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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种多模态融合知识图谱的交通动态遮挡跟踪方法及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：CN118537835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202410461022.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种多模态融合知识图谱的交通动态遮挡跟踪方法及系统是由李海强;谭北海;陈炳延;梁文韬;黄艺林;车紫珊;于欣蕾设计研发完成，并于2024-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态融合知识图谱的交通动态遮挡跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态融合知识图谱的交通动态遮挡跟踪方法及系统，该方法包括分别对行驶车辆的二维图像和三维点云数据进行特征提取和目标跟踪，得到二维轨迹和三维轨迹；基于自适应权重的目标跟踪算法对二维轨迹和三维轨迹进行融合；基于城市道路交通场景构建本体模型；通过语义描述将车辆轨迹映射到本体模型中，得到城市场景知识图谱；对城市场景知识图谱进行语义转换，并通过推理机建立规则进行遮挡目标跟踪，得到目标跟踪结果。该系统包括第一轨迹提取模块、第二轨迹提取模块、轨迹融合模块、模型构建模块、图谱生成模块和跟踪推理模块。通过使用本发明在复杂的条件下实现高精度轨迹跟踪。本发明可广泛应用于目标检测技术领域。

本发明授权一种多模态融合知识图谱的交通动态遮挡跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态融合知识图谱的交通动态遮挡跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 对行驶车辆的二维图像进行特征提取和目标跟踪，得到二维轨迹； 对行驶车辆的三维点云数据进行特征提取和目标跟踪，得到三维轨迹； 基于自适应权重的目标跟踪算法对二维轨迹和三维轨迹进行融合，得到车辆轨迹； 基于城市道路交通场景构建本体模型； 通过语义描述将车辆轨迹映射到本体模型中，得到城市场景知识图谱； 对城市场景知识图谱进行语义转换，并通过推理机建立规则进行遮挡目标跟踪，得到目标跟踪结果； 所述本体模型包括交通参与者、环境信息、行为信息和道路信息，其中： 所述交通参与者包含某个驾驶场景下的所有的车辆信息； 所述行为信息包含驾驶场景中的不同车辆的驾驶行为； 所述道路信息包含驾驶场景中的基本路网和物理结构，所述物理结构包含基本的交通设施； 所述城市场景知识图谱按逻辑分为模式层和数据层，其中： 所述模式层存储完成本体模型所定义的任务信息； 所述数据层存储具体场景当中的数据信息； 所述对城市场景知识图谱进行语义转换，并通过推理机建立规则进行遮挡目标跟踪，得到目标跟踪结果这一步骤，其具体包括： 对城市场景知识图谱进行语义转换，得到具备推理计算效用的语义描述； 基于经验知识和具备推理计算效用的语义描述对潜在遮挡目标的交通场景进行规则编写，得到目标遮挡评估规则； 基于推理机和目标遮挡评估规则对遮挡目标进行逆向推理，得到目标跟踪结果。

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