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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种车辆驾驶意图识别方法及系统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：CN120635655B 。

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：202511126984.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种车辆驾驶意图识别方法及系统是由杜少毅;韩泓丞;李胜鹏;刘宇颖;张栋;郭钦钵;王明豪;田智强设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆驾驶意图识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种车辆驾驶意图识别方法及系统，涉及智能驾驶技术领域，该方法包括采集待测驾驶员的正面影像、侧面影像和车辆的前向影像数据；通过渐进式分组卷积神经网络的层次化分组策略对多视角影像数据的进行特征提取；采用跨视角一致性学习对提取的多视角影像数据的特征进行优化；分别计算每个特征各自对应的状态信息；将每个状态信息输入基于先验知识引导的因果推理超图神经网络中，提取每个状态信息的节点特征，并基于先验知识进行超图构建，通过超图卷积层更新节点特征，输出驾驶意图类别；该方法能够通过融合车辆驾驶舱内外的视觉信息以及高阶关联因果推理更充分地捕捉和理解驾驶员的驾驶意图，提高驾驶意图识别准确率。

本发明授权一种车辆驾驶意图识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种车辆驾驶意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集待测驾驶员的正面影像、侧面影像及其驾驶车辆的前向影像数据； 采用渐进式分组卷积神经网络PGCNN的层次化分组策略对待测驾驶员的正面影像、侧面影像及其驾驶车辆的前向影像数据分别进行特征提取；采用跨视角一致性对比学习对提取的驾驶员面部影像特征、全身影像特征以及车辆前方环境影像特征进行对齐优化；根据优化后的各个影像特征分别计算出各自对应的状态信息；所述状态信息包括驾驶员头部姿态、视线方向、疲劳状态、肢体动作以及驾驶车辆的车外环境； 将每个状态信息映射为特征向量，基于先验知识分别建立每个状态信息之间的高阶因果超边关系，将特征向量作为节点、每个状态信息之间的高阶因果超边关系作为边构建超图结构，具体包括以下步骤：将头部姿态、视线方向、疲劳状态、肢体动作、车外环境输入基于因果推理的超图神经网络CI-HGCN中，提取每个状态信息的节点特征，基于驾驶行为领域先验知识定义每个状态信息之间的高阶因果超边关系，其包括：连接头部姿态、视线方向、肢体动作的超边以建模变道或转向意图，连接疲劳状态、肢体动作、车外环境的超边以建模制动意图，连接视线方向、肢体动作、车外环境的超边以建模加速或减速意图；根据节点特征和高阶因果超边关系，采用超边指示矩阵构建超图结构，表示为：；基于超图结构推理每个状态信息对应特征向量的演化，对节点进行更新；将更新后所有节点对应的特征进行拼接融合，生成驾驶场景表示向量； 根据驾驶场景表示向量识别出驾驶意图类别。

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