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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利用于辅助驾驶系统的分层式跨域信息注入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：CN121659248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610169573.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权用于辅助驾驶系统的分层式跨域信息注入方法及系统是由李德纮;郑尉健;俞鑫波设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于辅助驾驶系统的分层式跨域信息注入方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与人工智能技术，旨在提供一种用于辅助驾驶系统的分层式跨域信息注入方法及系统。该方法包括：分别提取驾驶员域和环境域的初始特征序列，注入可学习的嵌入向量后得到信息编码的特征序列；分别进行拼接处理后分别引入可学习的查询向量，通过多头交叉注意力机制提炼信息，形成融合后的骨干表征序列；采用主导‑互补的非对称注入机制进行交互的信息耦合处理，得到对应的特征流输入下游的解耦式多任务学习网络进行具体的驾驶任务预测。本发明能够处理更复杂的多模态数据，具有良好的即插即用的扩展性；采用主导‑互补机制能够有效保护驾驶员域和环境域的核心语义，相对现有技术能够实现更高的驾驶员和环境域任务的准确率。

本发明授权用于辅助驾驶系统的分层式跨域信息注入方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于辅助驾驶系统的分层式跨域信息注入方法，其特征在于，包括： 根据信息来源的不同，将数据流分为驾驶员域和环境域，分别提取各数据流对应的初始特征序列； 向各初始特征序列中注入两种可学习的嵌入向量，得到信息编码的特征序列，以模态类型嵌入向量和位置编码区分特征的不同来源和内在的时空顺序； 针对驾驶员域和环境域已编码的特征序列分别进行拼接处理，得到各自的统一特征序列；然后分别引入可学习的查询向量，通过多头交叉注意力机制对统一特征序列进行信息提炼，形成融合后的骨干表征序列； 采用主导-互补的非对称注入机制，对驾驶员域和环境域的骨干表征序列进行交互的信息耦合处理，让环境表征能够感知驾驶员当前状态和让驾驶员表征能够感知外部环境变化；最终得到驾驶员域特征和环境域特征这两个特征流，用于输入下游的解耦式多任务学习网络进行具体的驾驶任务预测；其中， 让环境表征能够感知驾驶员当前状态，是通过下述方式实现的：以环境域的骨干表征序列作为主导查询，去关注驾驶员域的骨干表征序列，并通过残差连接生成一个具备驾驶员状态和上下文感知的环境表征序列； 让驾驶员表征能够感知外部环境变化，是通过下述方式实现的：以驾驶员域的骨干表征序列作为主导查询，去关注环境域的骨干表征序列，并通过残差连接生成一个上下文感知的驾驶员表征。

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