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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利智能驾驶场景语义编码上链和多下游任务集成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：CN118823641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202410915227.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权智能驾驶场景语义编码上链和多下游任务集成方法是由赵志诚;孟竹;郑思扬;周川湉;史天依;兀睿霄设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能驾驶场景语义编码上链和多下游任务集成方法在说明书摘要公布了：本发明提供智能驾驶场景语义编码上链和多下游任务集成方法，包括：构建智能驾驶场景下视频数据关键帧特征编码器Me，通过自监督重建任务进行编码器参数学习；根据区块链共享节点的业务需求设计安全员异常行为识别、场景重建、安全员人脸识别等多种下游任务解码器Di，通过多下游任务共同监督多个解码器Di的训练；搭建视频数据语义编码上链和下游任务应用框架，涵盖输入视频数据S、筛选关键帧Sf、获取关键帧语义编码信息MeSf上链、多节点共识和编码信息共享、得到下游任务解码信息Di[MeSf]。本发明通过语义编码上链实现海量复杂数据的高效表征和存证，满足区块链共享节点的多种下游任务需求，从而促进相关领域数据的高效可信存证和可信共享。

本发明授权智能驾驶场景语义编码上链和多下游任务集成方法在权利要求书中公布了：1.智能驾驶场景语义编码上链和多下游任务集成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，采集智能驾驶场景中安全驾驶员监管模式下视频数据集Sraw，对原始数据集Sraw进行时间戳对齐、帧率标准化、缩放和裁剪、片段拆分预处理操作后，根据视频数据内容形成面向多种下游任务场景的综合性细粒度人工标注数据集S； 步骤2，基于关键帧筛选算法处理输入视频数据S，使用中心帧策略、随机帧策略和自适应聚类策略三种手段从视频流S中选取关键帧，形成关键帧集合Sf； 步骤3，面向多下游任务场景可用的视频数据关键帧语义编码信息，构建智能驾驶场景下基于深度学习的关键帧特征编码器Me； 步骤4，基于自监督智能驾驶场景图像重建任务进行关键帧特征编码器Me的训练和参数学习； 步骤5，使用Me获取智能驾驶场景下视频数据关键帧Sf语义编码信息MeSf，并将其上传至区块链节点Ni，经过区块链多节点共识完成编码信息存证和共享； 步骤6，区块链共享节点Nj使用链上存证的关键帧语义编码信息MeSf，根据具体业务场景设计下游任务解码器Di，包括安全员异常行为识别解码器D1、场景重建解码器D2和安全员人脸识别解码器D3； 步骤7，基于安全员异常行为识别、场景重建和安全员人脸识别多下游任务共同监督的模式进行各解码器Di的训练； 步骤8，获取智能驾驶场景下安全员异常行为识别、场景重建和安全员人脸识别下游任务解码信息Di[MeSf]。

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