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龙图腾网获悉东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司申请的专利感知风险的确定方法、装置、设备及存储介质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：CN115171066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202210644944.7，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权感知风险的确定方法、装置、设备及存储介质是由刘美亿;曹斌设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本感知风险的确定方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种感知风险的确定方法、装置、设备及存储介质，方法包括：基于多条历史轨迹序列对初始模型进行训练，获得目标模型；基于多条历史轨迹序列对初始模型进行训练；对多条历史轨迹序列进行第一处理，获得多个软概率以及第一向量；对多条历史轨迹序列进行第二处理，获得多个匹配度；对多条历史轨迹序列对应的场景序列特征进行第三处理，获得第二向量；基于第一向量以及第二向量，输出多个场景特征一致性结果；基于对应的场景特征一致性结果、匹配度以及软概率，输出历史风险轨迹序列集；将多个待确定轨迹序列输入至目标模型，输出风险轨迹序列集。本发明的技术方案，构造了具有多塔结构的目标模型，利于对感知风险的判断。

本发明授权感知风险的确定方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种感知风险的确定方法，其特征在于，包括： 基于多条历史轨迹序列对初始模型进行训练，获得目标模型；所述基于多条所述历史轨迹序列对所述初始模型进行训练，包括：对第一初始塔模型进行训练，获得第一子塔模型；对第二初始塔模型进行训练，获得第二子塔模型；对第三初始塔模型进行训练，获得第三子塔模型； 所述对第一初始塔模型进行训练，包括：对多条所述历史轨迹序列进行第一处理，获得多个软概率以及第一向量； 所述对第二初始塔模型进行训练，包括：对多条所述历史轨迹序列进行第二处理，获得多个匹配度； 所述对第三初始塔模型进行训练，包括：对多条所述历史轨迹序列对应的场景序列特征进行第三处理，获得第二向量；基于所述第一向量以及第二向量，输出多个场景特征一致性结果；基于对应的所述场景特征一致性结果、匹配度以及软概率，输出历史风险轨迹序列集； 将多个待确定轨迹序列输入至所述目标模型，输出风险轨迹序列集； 还包括： 预设基准长度；所述基准长度用于表征每个基准路段的长度； 基于多条所述历史轨迹序列，确定历史目标路径； 基于所述基准长度以及所述基准路段，计算获得多个目标长度； 基于多个所述目标长度对所述历史目标路径进行多次切分，获得多个目标路段； 所述对多条所述历史轨迹序列进行第一处理，获得多个软概率，包括： 获取每个所述目标路段的多条历史轨迹序列； 对每个所述目标路段的多条子历史轨迹序列进行向量表示，获得多个第一向量； 对每个所述目标路段的多个所述第一向量进行聚类，获得常规聚类结果以及所述常规聚类结果的所述软概率； 对每个所述目标路段的多个所述第一向量、常规聚类结果以及与所述常规聚类结果对应的所述软概率进行输出； 所述对多条所述历史轨迹序列进行第二处理，获得多个匹配度，包括： 基于多条所述历史轨迹序列，获取每个所述目标路段的初始自车道线以及与所述初始自车道线对应的原始轨迹序列； 基于预设规则对每个所述目标路段的所述初始自车道线进行切割，获得多条子自车道线；同时，基于所述预设规则对每个所述目标路段的所述原始轨迹序列进行切割，获得多条子轨迹序列； 对每个所述目标路段的每个所述子自车道线以及对应的所述子轨迹序列进行匹配，获得匹配度以及第一子损失函数值。

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