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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利自动驾驶场景下任务导向的毫米波链路自适应多模态语义通信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：CN119600394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411491689.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权自动驾驶场景下任务导向的毫米波链路自适应多模态语义通信方法是由张志龙;许露枝;谢文婷;刘丹谱;郭一珺;罗涛;尹长川设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶场景下任务导向的毫米波链路自适应多模态语义通信方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种自动驾驶场景下任务导向的毫米波链路自适应多模态语义通信方法、装置、电子设备及存储介质，属于自动驾驶技术领域，所述方法包括：发射端将目标图像输入语义编码器得到第一特征图后输入至联合信源信道编码器，得到第二特征图；对第二特征图进行特征筛选，得到第三特征图后进行数字预编码以及模拟预编码，得到对应的发送信号矩阵后，发送至接收端；接收端对接收信号矩阵进行模拟合并及数字合并，得到接收特征图后输入至联合信源信道解码器，得到解码特征；对各解码特征进行融合处理，得到融合特征后，将融合特征输入至语义解码器，得到语义解码器输出的语义分割结果。本发明提高了语义通信的鲁棒性和准确性。

本发明授权自动驾驶场景下任务导向的毫米波链路自适应多模态语义通信方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶场景下任务导向的毫米波链路自适应多模态语义通信方法，其特征在于，包括： 发射端将目标图像输入语义编码器，得到所述语义编码器输出的第一特征图，所述目标图像是所述发射端通过感知设备采集到的多模态图像中的任一种模态图像； 所述发射端将所述第一特征图输入至联合信源信道编码器，得到所述联合信源信道编码器输出的第二特征图，所述联合信源信道编码器用于进一步提取语义信息，所述联合信源信道编码器是与所述语义编码器进行联合训练得到的； 所述发射端对所述第二特征图进行特征筛选，得到第三特征图； 所述发射端对所述第三特征图进行数字预编码以及模拟预编码，得到所述目标图像对应的发送信号矩阵后，将各目标图像对应的发送信号矩阵发送至接收端； 所述接收端对从多个发射端接收到的多个接收信号矩阵分别进行模拟合并及数字合并，得到多个接收特征图； 所述接收端将各所述接收特征图分别输入至联合信源信道解码器，得到所述联合信源信道解码器对应输出的解码特征； 所述接收端对各所述解码特征进行融合处理，得到融合特征后，将所述融合特征输入至语义解码器，得到所述语义解码器输出的语义分割结果； 所述第二特征图的通道数为，所述第三特征图的通道数为，其中，，所述发射端对所述第二特征图进行特征筛选，得到第三特征图，包括： 计算所述第二特征图中各通道特征的语义重要性分数，所述语义重要性分数表征所述通道特征的语义重要性； 基于各所述通道特征的语义重要性分数，对各所述通道特征进行排序，选取前个通道特征组成原始语义特征集合； 对于任一剩余特征，使用所述剩余特征替换所述原始语义特征集合中的通道特征，所述剩余特征是不属于所述原始语义特征集合的通道特征； 若新的语义特征集合的语义评分高于所述原始语义特征集合的语义评分，则将所述新的语义特征集合作为所述原始语义特征集合，所述语义评分表征语义特征集合的语义重要性和语义重复度； 若新的语义特征集合的语义评分小于或等于所述原始语义特征集合的语义评分，则保持所述原始语义特征集合不变； 返回至对于任一剩余特征，使用所述剩余特征替换所述原始语义特征集合中的通道特征的步骤，直至所有的剩余特征均被尝试替换。

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