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龍圖騰網獲悉上海人工智能創新中心申請的專利一種駕駛場景的拓撲推理方法、系統、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116386009B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310368947.7，技術領域涉及：G06V20/58；該發明授權一種駕駛場景的拓撲推理方法、系統、設備及存儲介質是由李弘揚;李天羽;陳立;王暉杰;司馬崇昊;羅平;嚴駿馳;喬宇設計研發完成，并于2023-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種駕駛場景的拓撲推理方法、系統、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例涉及自動駕駛技術領域，特別涉及一種駕駛場景的拓撲推理方法、系統、設備及存儲介質，該方法包括：提取多尺度圖像特征；各種類型的實例從多尺度圖像特征中獲取信息，分別得到與交通元素、車道中心線對應的實例的特征向量；得到交通元素實例特征向量的嵌入，將實例特征向量、交通元素實例特征向量的嵌入通過場景拓撲關系相互交互、交換消息，獲取并聚合重要知識；基于場景知識圖譜，對不同類別的交通元素實例進行知識提取，分別預測交通元素、車道中心線以及駕駛場景的拓撲圖。本申請通過提出拓撲推理網絡，通過預測駕駛場景中的實例車道、交通元素以及實例間關系來生成高質量駕駛場景拓撲，以端到端的方式預測駕駛場景拓撲。

本發明授權一種駕駛場景的拓撲推理方法、系統、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種駕駛場景的拓撲推理方法，其特征在于，包括： 基于多視角環視攝像機圖像，提取多尺度圖像特征； 基于可變形注意力機制，各種類型的實例從所述多尺度圖像特征中獲取信息，分別得到與所述交通元素、所述車道中心線對應的實例的特征向量； 基于交通元素嵌入網絡，得到交通元素實例特征向量的嵌入；并基于場景圖神經網絡，將所述實例的特征向量、所述交通元素實例特征向量的嵌入通過場景拓撲關系相互交互、交換消息，獲取并聚合重要知識，得到不同類別的交通元素實例； 基于場景知識圖譜，對不同類別的交通元素實例進行知識提取，得到處理后的交通元素實例特征向量以及更新后的車道中心線實例特征向量； 基于處理后的交通元素實例特征向量以及更新后的車道中心線實例特征向量，分別預測交通元素、車道中心線以及駕駛場景的拓撲圖； 所述交通元素實例特征向量的嵌入如式（1）所示： （1） 其中，表示交通元素實例特征向量的嵌入；embedding表示交通元素嵌入網絡權重；i表示第i個解碼器層；t表示交通元素實例；表示嵌入前的交通元素實例特征向量； 基于場景圖神經網絡，得到不同類別的交通元素實例的計算過程如式（2）所示： （2） 其中，表示原始車道實例特征向量；表示車道-車道場景知識圖譜網絡；表示經過車道-車道場景圖增強后的車道實例特征向量；表示車道間的拓撲圖；表示第i-1個解碼器層的車道間的拓撲圖；表示車道-交通元素場景圖網絡；表示經過車道-交通元素場景圖網絡增強后的車道實例特征向量；表示車道與交通元素間的拓撲圖；表示第i-1個解碼器層的車道與交通元素間的拓撲圖；表示殘差項；表示通道下采樣操作；ReLU表示線性整流函數；concat，表示維度疊加操作；表示最終經過場景圖增強后的車道實例特征向量； 對于車道與交通元素間的拓撲圖，得到處理后的交通元素實例特征向量以及更新后的車道中心線實例特征向量的運算過程如式（3）所示： （3） 其中，車道-交通元素間的知識圖譜；表示第i-1個解碼器層的車道-交通元素間的關系鄰接矩陣；表示經過車道-交通元素知識圖譜增強后的車道實例特征；y為交通元素節點；Nx為交通元素節點集；c t為交通元素類別；C t為交通元素類別合集；為決定特征在交通元素和車道中心線間傳播強弱的超參數，=0.5；表示交通元素節點y的分類置信度；表示知識圖譜中x和y之間的邊權；表示知識圖譜的可訓練權重；表示交通元素y實例特征向量的嵌入； 對于車道間的拓撲圖，得到處理后的交通元素實例特征向量以及更新后的車道中心線實例特征向量的計算過程如式（4）所示： （4） 其中，表示車道-車道間的知識圖譜；stack表示特征堆疊操作；表示第i-1個解碼器層的車道-車道間的關系鄰接矩陣；表示轉置后的第i-1個解碼器層的車道-車道間的關系鄰接矩陣；I為單位連接陣；表示經過車道-車道知識圖譜增強后的車道實例特征；c l為連接關系類別；C l為車道連接關系類別集；為決定特征在車道中心線間傳播強弱的超參數，=0.5；表示第c種連接關系中x車道-y車道間的知識圖譜邊權；表示車道-車道間的知識圖譜中的可學習參數；表示車道y的實例特征向量。

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