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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于层级式时空因果图与状态扩散的行人意图识别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：CN121708571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610216741.6，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于层级式时空因果图与状态扩散的行人意图识别方法及系统是由周建宇;周展熠设计研发完成，并于2026-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层级式时空因果图与状态扩散的行人意图识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于层级式时空因果图与状态扩散的行人意图识别方法及系统，属于人工智能与自动驾驶交叉技术领域。针对现有技术场景理解浅、预测单一、缺微观线索的缺陷，本发明先预处理视频流提取行人姿态、动态目标及环境要素特征；再构建含“姿态‑实体‑环境”三层节点与可学习因果边的HSTCG，经图演化编码器生成上下文向量；注入PFSDM通过逆向去噪生成多模态未来状态，结合联合损失端到端优化。本发明通过一体化的图因果推理与概率生成框架，实现了对行人未来行为的多模态、概率性预测，显著提升了意图识别的准确性、鲁棒性及系统的安全性。

本发明授权一种基于层级式时空因果图与状态扩散的行人意图识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层级式时空因果图与状态扩散的行人意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、时序观测数据获取与预处理：获取包含目标行人的连续时序观测数据，执行目标检测、姿态估计、场景分割及特征归一化，得到行人姿态特征、动态目标特征及场景环境特征，形成结构化初始特征； 步骤S2、层级式时空因果图构建：基于所述初始特征，构建随时间演化的层级式时空因果图HSTCG序列，所述层级式时空因果图通过多层节点与可学习因果边，结构化表征场景内动态交互关系； 步骤S3、图演化编码：将层级式时空因果图HSTCG序列输入图演化编码器，输出蕴含时空动态与因果关系的上下文条件向量； 步骤S4、概率未来状态扩散模型预测：将上下文条件向量输入概率未来状态扩散模型PFSDM，通过条件引导的逆向去噪过程，从先验噪声分布中生成一个或多个包含未来轨迹序列与意图分类的未来状态潜变量； 步骤S5、联合损失计算与参数优化：基于生成的未来状态与真实未来状态标签，构建包含扩散损失、意图分类损失及轨迹回归损失的联合总损失函数；通过反向传播算法端到端调整图演化编码器与概率未来状态扩散模型的参数，直至模型收敛； 步骤S6、多模态推理输出：并行执行50-100次逆向去噪过程，对生成的未来状态潜变量聚类分析，输出含意图类别、平均轨迹、概率分布及不确定性评估的多模态预测结果。

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