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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于深度学习的自动驾驶场景分类算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：CN116310970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310198793.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于深度学习的自动驾驶场景分类算法是由钟萍;杨昊楠;陈铂垒;崔永正;卢思怡设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的自动驾驶场景分类算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的自动驾驶场景分类算法，包括获取自动驾驶场景视频数据，采用数据预处理的方式构建输入数据集；构建自动驾驶场景分类初步模型；采用构建输入数据集对构建的自动驾驶场景分类初步模型进行训练，得到自动驾驶场景分类模型；采用获取的自动波驾驶场景分类模型，完成自动驾驶场景分类。本发明提高了视频分类算法的鲁棒性，能够较好地解决自动驾驶道路、天气、车辆行驶动作分类问题，分类精度和稳定性优于目前最先进的视频分类算法。

本发明授权基于深度学习的自动驾驶场景分类算法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的自动驾驶场景分类算法，包括如下步骤： S1.获取自动驾驶场景视频数据，采用数据预处理的方式构建输入数据集； S2.构建自动驾驶场景分类初步模型； S3.采用步骤S1构建的输入数据集对步骤S2构建的自动驾驶场景分类初步模型进行训练，得到自动驾驶场景分类模型；具体包括： 构建若干个时空注意力感知块，使得前一个时空感知块的输出作为下一个时空感知块的输入，同时将步骤S1所述的构建的输入数据集作为第一个时空感知块的输入参与第一个时空感知块的构建； 时空注意力感知块包括：多头时间注意力模块、图像块卷积注意力模块、多头空间注意力模块、多层感知机模块、第一层归一化模块、第二层归一化模块、第三层归一化模块和第四层归一化模块； 每一个时空注意力感知块的工作流程具体包括：输入数据经由第一层归一化模块的处理后，将第一层归一化处理的输出作为多头时间注意力模块的输入，将多头时间注意力模块的输出与输入数据作求和处理，得到第一求和输出数据；将第一求和输出数据作为第二层归一化模块的输入，同时将第二层归一化模块输出作为图像块卷积注意力模块的输入，将图像块卷积注意力模块的输出与第一求和输出数据作求和处理，得到第二求和输出数据；将第二求和输出数据作为第三层归一化模块的输入，同时将第三层归一化模块的输出作为多头时间注意力模块的输入，将多头空间注意力模块的输出与第二求和输出数据作求和处理，得到第三求和输出数据；将第三求和输出数据作为第四层归一化模块的输入，同时将第四层归一化模块的输出作为多层感知机的输入，将多层感知机的输出与第三求和输出数据作求和处理，得到第四求和输出数据，将第四求和输出数据作为单个时空注意力感知块的输出，作为下一个相邻的时空注意力感知块的输入，参与下一个时空注意力感知块的构建； S4.采用步骤S3获取的自动驾驶场景分类模型，完成自动驾驶场景分类。

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