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龙图腾网恭喜南昌工程学院申请的专利一种用于自动驾驶的视觉时空行人穿行意图预测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：CN120047924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510525077.9，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种用于自动驾驶的视觉时空行人穿行意图预测方法是由王松涛;吕嘉根;王亚迪;邱逢青;张丽玲;向双双设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于自动驾驶的视觉时空行人穿行意图预测方法在说明书摘要公布了：本发明记载了一种用于自动驾驶的视觉时空行人穿行意图预测方法，包括以下步骤：S1，提取行人运动时间特征，输入双向LSTM网络，输出时间上下文编码向量；S2，构建空间金字塔模型和时间金字塔模型；S4，对时空金字塔模型的每个层级特征分别进行加权，将加权后的空间特征和时间特征进行拼接，形成拼接后的时空特征向量并按层级进行求和，输出融合后的时空特征向量；S5，建立深度可分离卷积的分类网络并输出行人穿行意图概率值。通过时空金字塔模型联合建模，解决了时空特征割裂问题。通过双路径注意力模块分别处理空间特征和时间特征，输出空间注意力权重和时间注意力权重，并采取空间‑时间注意力权重融合提升自动驾驶在复杂场景下的特征判别能力。

本发明授权一种用于自动驾驶的视觉时空行人穿行意图预测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于自动驾驶的视觉时空行人穿行意图预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，提取车载摄像头拍摄视频中行人运动的时间特征，输入双向LSTM网络，输出时间上下文编码向量； S2，将行人的姿态特征进行最大池化，将场景语义特征进行平均池化，生成多尺度空间特征图，构建行人姿态与场景的空间金字塔模型； S3，对时间上下文编码向量进行时间维度下采样，提取不同时间粒度的运动特征，生成多粒度时间编码向量，构建行人运动轨迹与速度的时间金字塔模型； S4，对空间金字塔模型和时间金字塔模型的每个层级特征分别进行加权；将加权后的空间特征和时间特征进行拼接，方法为：加权后的空间金字塔和时间金字塔各层级特征按通道维度拼接在一起，形成一个融合后的空间特征向量和时间特征向量，融合后的空间特征向量和时间特征向量按通道维度拼接在一起，形成拼接后的时空特征向量；对拼接后的特征向量按层级进行求和，输出融合后的时空特征向量； S5，建立深度可分离卷积的分类网络，输入融合后的时空特征向量，输出行人穿行意图概率值。

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