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龙图腾网获悉中交投资南京有限公司;中交投资有限公司申请的专利一种基于单侧视频数据的车辆轨迹重构方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121459315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610012969.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于单侧视频数据的车辆轨迹重构方法与系统是由李卫东;赵鸿灏;马万经;耿永卫;胡志刚;朱晓东;张子健;王文轩;陈树设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单侧视频数据的车辆轨迹重构方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于单侧视频数据的车辆轨迹重构方法与系统，涉及智能交通控制技术领域，方法包括获取车辆时空轨迹数据进行预处理，识别已知区域和未知区域，筛选目标车辆轨迹和其他车辆的有效轨迹作为模型输入；构建门控长短期记忆递归神经网络，对轨迹缺失部分进行重构；使用LSTM对目标车辆和其他车辆轨迹进行特征编码，深层次交互建模，捕捉车辆间时空依赖关系，生成多模态轨迹预测；构建多组件损失函数进行联合监督与优化；系统包括视频数据采集与预处理、轨迹重构神经网络、轨迹特征编码与交互和多模态轨迹解码与优化模块；本发明在连续流交通场景下实现了高精度、高鲁棒性的车辆轨迹重构，为车辆行为分析提供可靠数据基础。

本发明授权一种基于单侧视频数据的车辆轨迹重构方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于单侧视频数据的车辆轨迹重构方法，其特征在于，包括： S1、基于单侧视频检测器获取的车辆时空轨迹数据，进行数据预处理，识别已知区域与未知区域，筛选目标车辆轨迹和其他车辆的有效轨迹作为模型输入； S2、构建门控长短期记忆递归神经网络，对轨迹缺失的车辆进行轨迹重构，生成完整的时空轨迹数据； S3、使用编码器模块对轨迹数据进行特征提取和交互建模； S4、设计双阶段解码机制，结合交叉注意力机制和高斯混合模型生成多模态轨迹预测； S5、构建多组件损失函数，对轨迹重构结果、高斯混合模型参数和模态得分进行联合监督与优化； 步骤S2包括以下步骤： S201、网络采用双层LSTM结构，包含遗忘门、输入门、输出门和检验门四个门控单元； S202、遗忘门通过Sigmoid激活函数计算遗忘因子，其计算公式为：， 其中Wf和bf分别是遗忘门的权重和偏置，表示将隐藏状态和输入拼接成一个向量；权重矩阵Wf的维度为Dh×Dh+Dx，其中Dh为隐藏状态维度，Dx为输入维度； S203、输入门通过Sigmoid函数计算更新因子，再通过Tanh函数生成候选记忆单元状态： ， 其中、是输入门的权重，、是相应的偏置； S204、记忆单元的状态更新公式为：， S205、输出门决定从记忆单元中输出哪些信息到当前隐藏状态：， 其中是输出门的权重，是输出门的偏置； S206、检验门通过Sigmoid函数计算输出因子，对输出进行赋权： ， 权重矩阵的维度为Dy×Dh+Dx，其中Dy为输出维度； S207、采用双层LSTM结构，整体表达式为： ； 其中Xt={}为输入序列，为输出序列；隐藏层维度为128，时间步长为20； 步骤S4包括以下子步骤： S401、预热解码阶段：构建历史查询嵌入和多模态查询嵌入，其中Nm=5为模态数量； S402、通过场景特征张量FS、历史查询嵌入qh和多模态查询嵌入qm的相加操作，构建查询张量； S403、使用多头交叉注意力机制进行信息交互： ，其中多头交叉注意力头数为8； S404、通过高斯混合模型解码查询内容，生成初步轨迹预测： ，其中Op为预热解码输出的轨迹，Mp为每个模态输出的分数；高斯混合模型的参数通过两层并行多层感知机输出： ，其中分别表示横纵坐标的均值和标准差，T=lunknown为预测时间步长，表示模态权重；多层感知机隐藏层维度为128； S405、重编码阶段：对预热解码输出的多模态时空轨迹进行特征转换： ，并在时间维度上应用最大值池化操作：； S406、使用Softmax函数对模态分数进行处理，转换为概率分布： ； S407、应用多头自注意力机制进行预测轨迹间的交互建模： ，多头自注意力头数为8； S408、最终解码阶段，将预热解码输出qII和重编码特征qIII拼接作为查询，将场景编码FS和重编码结果FP拼接作为键和值： ，通过高斯混合模型输出最终轨迹和模态分数： ，OF能够覆盖未知区域长度lunknown。

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