中国科学技术大学高洪波获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于异质图注意力网络的目标行为预测方法和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：CN121392304B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511960007.2，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于异质图注意力网络的目标行为预测方法和系统是由高洪波;杨涵青;王鑫淼;王程博;陈昭旸设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于异质图注意力网络的目标行为预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能驾驶技术领域，公开了一种基于异质图注意力网络的目标行为预测方法和系统；方法中，所采用的行为预测模型的构建及训练过程包括：采集交通场景中的目标的实时运动特征，生成轨迹时间序列样本，利用基于长短期记忆网络的时序预测网络模型提取目标行为的时间依赖性特征；构建异质图注意力网络模型；将交通场景异质图输入到图注意力网络，提取空间交互特征；将时间依赖性特征与空间交互特征进行融合，通过全连接层处理融合后的特征以预测目标的未来行为，并采用联合损失函数对行为预测模型进行优化。本发明综合考虑时间与空间因素，准确预测异常域外目标的行为，能够显著提升目标行为预测的准确性和鲁棒性。
本发明授权基于异质图注意力网络的目标行为预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异质图注意力网络的目标行为预测方法，其特征在于，所采用的行为预测模型的构建及训练过程包括： 采集交通场景中的目标的实时运动特征，生成轨迹时间序列样本，利用基于长短期记忆网络的时序预测网络模型提取目标行为的时间依赖性特征； 构建异质图注意力网络模型，包括交通场景异质图和图注意力网络；交通场景异质图中的节点表示不同类型的交通参与者并具有涵盖交通参与者动态信息和静态信息的节点特征，边表示交通参与者之间的交互关系并具有涵盖交通参与者之间的距离、相对速度和相对角度变化的边特征；将交通场景异质图输入到图注意力网络，提取空间交互特征； 将时间依赖性特征与空间交互特征进行融合，通过全连接层处理融合后的特征以预测目标的未来行为，并采用联合损失函数对行为预测模型进行优化。
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