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龙图腾网获悉浙江大学;中国空间技术研究院申请的专利一种基于扩散注意力模型的轨迹预测方法和装置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：CN119313703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411307041.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于扩散注意力模型的轨迹预测方法和装置是由席萌;樊能;李贞;邱显斐;徐晓东;吴洋洋;李莹;尹建伟设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散注意力模型的轨迹预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明利用图神经网络、注意力模型和初始跨越式扩散模型，能够更好地处理轨迹数据中的长期依赖性和全局上下文信息，从而提高了轨迹预测的准确性和鲁棒性，解决了现有技术在数据空间稀疏和长时预测时精度不高的问题。本发明基于深度学习的技术手段，利用扩散模型、图神经网络等神经网络模型提取历史轨迹中的潜在特征，从而预测未来可能的同行轨迹，在交通路径规划、行为模式分析、物流规划、自动驾驶等相关下游任务中可以发挥重要作用，具有重大价值。

本发明授权一种基于扩散注意力模型的轨迹预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散注意力模型的轨迹预测方法，其特征在于，包括： 构建第一训练模型，所述第一训练模型包括初始跨越式扩散模型、图神经网络模型和注意力模型，所述初始跨越式扩散模型包括预训练后的扩散去噪模块和轨迹初始化器，所述预训练后的扩散去噪模块通过历史轨迹数据预训练得到，将历史轨迹数据和当前轨迹数据输入图神经网络模型和注意力模型得到当前的轨迹特征和全局特征，将当前轨迹数据输入初始跨越式扩散模型得到初始预测当前轨迹，将初始预测当前轨迹、当前的轨迹特征和全局特征进行融合得到恢复后轨迹数据，基于恢复后轨迹数据和真实轨迹数据的损失训练第一训练模型得到恢复模型，将当前轨迹数据输入恢复模型得到最终恢复后轨迹数据； 构建第二训练模型，所述第二训练模型包括门控循环单元和线性层，将最终恢复后轨迹数据、历史轨迹数据和当前轨迹数据输入门控循环单元，通过线性层将门控循环单元输出的特征映射到终点位置的预测空间得到终点的预测坐标数据，基于终点的预测坐标数据和真实坐标数据的损失训练第二训练模型得到终点预测模型，将最终恢复后轨迹数据、历史轨迹数据和当前轨迹数据输入终点预测模型得到带有终点的轨迹数据； 构建第三训练模型，所述第三训练模型包括与训练后的初始跨越式扩散模型参数共享的第一跨越式扩散模型，将历史轨迹数据、当前轨迹数据和带终点的轨迹数据输入第一跨越式扩散模型得到预测的轨迹，基于预测的轨迹和真实轨迹数据的损失训练第三训练模型得到轨迹预测模型； 应用时，将稀疏的当前轨迹依次输入恢复模型、终点预测模型和轨迹预测模型得到最终预测的轨迹数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;中国空间技术研究院，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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