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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种基于时序知识图谱的目标行动预测方法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：CN120724294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510814120.3，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于时序知识图谱的目标行动预测方法是由金婷婷;李铮;赵文哲;周光尧设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序知识图谱的目标行动预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于时序知识图谱的目标行动预测方法，包括：获取多源数据，多源数据包括多个实体；基于关系分类模型，得到实体之间的关联关系，并完成对关联关系的冗余性检查与对齐去重，其中关系分类模型为分类学习得到；在依据实体的位置和特征信息确定多个实体中的目标实体后，动态构建目标实体之间关联关系的关联树，以完成时序知识图谱的构建；基于时序知识图谱，通过使用深度神经网络对目标实体之间的时序非线性关联关系建模分类，生成目标空间演化模型；基于目标空间演化模型，预测目标实体的行为模式和运动轨迹。

本发明授权一种基于时序知识图谱的目标行动预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序知识图谱的目标行动预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多源数据，所述多源数据包括多个实体； 基于关系分类模型，得到所述实体之间的关联关系，并完成对所述关联关系的冗余性检查与对齐去重，其中所述关系分类模型为分类学习得到； 在依据实体的位置和特征信息确定所述多个实体中的目标实体后，动态构建所述目标实体之间关联关系的关联树，以完成时序知识图谱的构建； 基于所述时序知识图谱，通过使用深度神经网络对所述目标实体之间的时序非线性关联关系建模分类，生成目标空间演化模型； 基于所述目标空间演化模型，预测所述目标实体的行为模式和运动轨迹； 所述基于所述时序知识图谱，通过使用深度神经网络对所述目标实体之间的时序非线性关联关系建模分类，生成目标空间演化模型，包括： 从实时信息中提取所述目标实体的时空属性，并形成所述目标实体之间的时序非线性关联关系； 将所述目标实体之间的时序非线性关联关系通过递归神经网络映射为空间高维投影向量； 基于所述空间高维投影向量与随机过程相关模型，建立目标空间演化模型； 所述动态构建所述目标实体之间关联关系的关联树，包括： 基于时间匹配和空间关联度量，生成所述目标实体的时间关联数据集及空域关联数据集； 基于DTW算法进行所述目标实体之间的航迹匹配，生成所述目标实体之间的关联关系集合； 基于生成树算法匹配并在所述关联关系集合中搜索具有目标关联关系的目标实体，确定所述多个目标实体之间的目标关联关系，并生成关联树。

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