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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学申请的专利基于潜在世界模型的空地协同拓扑理解方法和装置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：CN121482313B 。

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：202610008419.4，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权基于潜在世界模型的空地协同拓扑理解方法和装置是由任毅龙;范一哲;李睿楷;姜涵;崔志勇;徐亮;于海洋设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于潜在世界模型的空地协同拓扑理解方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于潜在世界模型的空地协同拓扑理解方法和装置，涉及计算机视觉的技术领域，该方法通过对比先验与实时的BEV特征生成净化先验BEV特征，并利用潜在世界模型结合时序信息生成时序增强查询参数和特征；再通过在线拓扑推理模型融合多源BEV特征并进行时序或单帧拓扑推理，根据位姿可靠性选择输出最终的车道级拓扑关系，解决了现有技术误判率高、准确性和效率低的技术问题，达到了提高复杂环境下拓扑理解的准确性与鲁棒性的技术效果。

本发明授权基于潜在世界模型的空地协同拓扑理解方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于潜在世界模型的空地协同拓扑理解方法，其特征在于，所述方法包括： 获取基于空地协同信息生成的先验BEV特征，以及基于多视角图像生成的实时BEV特征；基于所述先验BEV特征和所述实时BEV特征，通过动态先验权重网络生成净化先验BEV特征； 其中，所述动态先验权重网络包括：特征拼接模块、冲突区域检测模块、动态权重计算模块和加权融合模块；所述特征拼接模块，用于将所述先验BEV特征和所述实时BEV特征进行特征拼接，生成融合冲突信息的特征；所述冲突区域检测模块，用于将所述融合冲突信息的特征进行特征提取并降维，生成冲突置信度图；所述动态权重计算模块，用于根据所述冲突置信度图确定动态先验权重图；所述加权融合模块，用于将所述先验BEV特征和所述动态先验权重图逐元素相乘，生成净化先验BEV特征； 基于相邻上一帧的查询参数、实时BEV特征和相邻帧之间的相对位姿，利用潜在世界模型生成当前帧的时序增强查询参数和时序增强BEV特征； 将所述时序增强BEV特征、所述实时BEV特征与所述净化先验BEV特征，通过在线拓扑推理模型的编码器进行融合，得到融合BEV特征； 通过所述在线拓扑推理模型的解码器，基于所述时序增强查询参数、模型的初始化查询参数和所述融合BEV特征进行引入时序信息的拓扑推理，生成第一推理结果；或者，基于所述初始化查询参数、所述实时BEV特征和所述净化先验BEV特征进行单帧拓扑推理，生成第二推理结果； 根据当前位姿信息的可靠性在所述第一推理结果和所述第二推理结果中进行选择，确定最终的车道级拓扑关系。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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