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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种密集异质交通环境下道路用户轨迹与行为预测方法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：CN119152449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411098343.6，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种密集异质交通环境下道路用户轨迹与行为预测方法是由汤天培;龚昊;施佺;曹越前;李洪亮;马小翔;苗欣;袁美宁;薛晓帆;罗邦设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种密集异质交通环境下道路用户轨迹与行为预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种密集异质交通环境下道路用户轨迹与行为预测方法，包括：对视频图像序列帧中的各道路用户进行基于深度卷积神经网络的目标检测与识别，将识别结果作为道路用户类别约束；将检测与识别到的道路用户的轨迹坐标及时间戳信息作为道路用户历史轨迹信息；预测得到时间戳t之后tf时段内每秒目标道路用户交通图谱序列，一方面经过谱聚类后以正则化损失函数的形式作为图谱正则化约束，用来修正半监督管道预测输出的道路目标用户的未来轨迹坐标，另一方面经过一个全连接网络后再进入一个逻辑回归函数网络，输出道路用户的行为预测类型。本发明能够在密集异质交通环境下对道路用户轨迹和行为进行精准预测。

本发明授权一种密集异质交通环境下道路用户轨迹与行为预测方法在权利要求书中公布了：1.一种密集异质交通环境下道路用户轨迹与行为预测方法，其特征在于，所述道路用户轨迹与行为预测方法包括以下步骤：S1，对密集异质交通环境下的道路的视频图像序列进行采集；S2，对视频图像序列帧中的各道路用户进行基于深度卷积神经网络的目标检测与识别，将识别结果作为道路用户类别约束；S3，将检测与识别到的道路用户的轨迹坐标及时间戳信息作为道路用户历史轨迹信息；S4，采样截取目标道路用户mi,i∈[1,N]历史轨迹信息中时间戳t之前th时段内数据，将其输入多管道网络预测模型中的半监督管道，经由第一长短期记忆编解码器输出预测时间戳t之后tf时段内每秒钟目标道路用户mi的未来轨迹坐标；同时，基于输入的[t-th,t]时段内目标道路用户mi及其半径r邻域范围内所有其他道路用户的历史轨迹信息，结合道路用户类别约束wc，构建每个t时刻道路用户动态交互图S5，利用奇异值分解得到道路用户动态交互图对应的特征矢量和特征值，取前k个最大值特征对应的特征向量组成每个t时刻道路用户交通图谱序列将其输入多管道网络预测模型中的决策性管道，经由第二长短期记忆编解码器输出预测时间戳t之后tf时段内每秒目标道路用户交通图谱序列其中，目标道路用户交通图谱序列一方面经过谱聚类后以正则化损失函数的形式作为图谱正则化约束，用来修正半监督管道预测输出的道路目标用户mi的未来轨迹坐标，另一方面经过一个全连接网络后再进入一个逻辑回归函数网络，输出道路用户的行为预测类型；S6，结束当前流程，回到步骤S1，重新开始下一个循环的采样预测分析；步骤S3进一步包括：对检测与识别到的道路用户进行基于深度卷积神经网络学习得到表观特征的多目标跟踪，实时得到道路用户在二维图像坐标系里的轨迹坐标；通过摄像头标定及单应性矩阵计算，利用透视变换将道路用户在二维图像坐标系的轨迹坐标映射成真实世界中二维道路平面坐标系中的轨迹坐标，轨迹坐标及时间戳信息作为道路用户历史轨迹信息。

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