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龍圖騰網獲悉長安大學申請的專利多模態車輛軌跡預測模型訓練方法、裝置及軌跡預測方法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：CN115730637B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202211490477.3，技術領域涉及：G06N3/0455；該發明授權多模態車輛軌跡預測模型訓練方法、裝置及軌跡預測方法是由劉占文;李超;李文倩;楊楠;薛志彪;樊星;范錦;程娟茹;肖方偉;李蕊芬;方帆設計研發完成，并于2022-11-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本多模態車輛軌跡預測模型訓練方法、裝置及軌跡預測方法在說明書摘要公布了：本申請涉及多模態車輛軌跡預測模型訓練方法、裝置及軌跡預測方法，模型訓練方法包括將車輛運動軌跡訓練數據劃分為多個類別；對每個類別的訓練數據基于解碼器模塊進行權重迭代剪枝，得到每個類別對應的掩碼矩陣；基于每個類別的訓練數據、每個類別對應的掩碼矩陣對編碼器模塊和解碼器模塊進行訓練，得到訓練后的多模態車輛軌跡預測模型，能夠輸出與多個類別對應的多個軌跡預測結果。本申請的多模態車輛軌跡預測模型訓練方法，采用基于數據驅動的方式，充分考慮不同駕駛操作意圖，結合車輛的歷史運動軌跡狀態信息和不同駕駛操作意圖的特征，進行多模態車輛軌跡預測模型的訓練，生成的車輛軌跡預測模型能夠輸出多個合理的預測軌跡。

本發明授權多模態車輛軌跡預測模型訓練方法、裝置及軌跡預測方法在權利要求書中公布了：1.一種多模態車輛軌跡預測模型訓練方法，其特征在于，包括： 將車輛運動軌跡訓練數據劃分為多個類別，所述類別包括左偏移、右偏移和直行； 所述多模態車輛軌跡預測模型包括編碼器模塊和解碼器模塊；對每個類別的訓練數據基于所述解碼器模塊進行權重迭代剪枝，得到每個類別對應的多個掩碼矩陣； 基于所述每個類別的訓練數據、所述每個類別對應的多個掩碼矩陣對所述編碼器模塊和解碼器模塊進行訓練，得到訓練后的多模態車輛軌跡預測模型，所述訓練后的多模態車輛軌跡預測模型能夠輸出與所述多個類別對應的多個軌跡預測結果； 其中，對每個類別的訓練數據基于所述解碼器模塊進行權重迭代剪枝，得到每個類別對應的多個掩碼矩陣，包括： 初始化所述解碼器模塊的網絡參數，采用所述車輛運動軌跡訓練數據對所述解碼器模塊進行多輪預訓練，得到基網絡； 將每個類別的訓練數據分別輸入到所述基網絡中，進行多輪預訓練，得到每個類別對應的子網； 對所述每個類別對應的子網的多個全連接層的權重參數進行權重迭代剪枝，確定每個類別對應的多個掩碼矩陣。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長安大學，其通訊地址為：710064 陜西省西安市雁塔區二環南路中段126號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。