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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种道路交通条件可控注入的自动驾驶图像生成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：CN120147995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510614950.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种道路交通条件可控注入的自动驾驶图像生成方法是由黄岩军;耿家恒;杜嘉彤;栗烨设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种道路交通条件可控注入的自动驾驶图像生成方法在说明书摘要公布了：本公开涉及一种道路交通条件可控注入的自动驾驶图像生成方法，包括对噪声图像利用训练好的Unet模型，在预设道路交通条件信息引导下进行去噪，以自动生成连续的自动驾驶图像；所述Unet模型在训练时通过对真实驾驶图像加噪，并利用真实驾驶图像中的条件作为引导去噪。本公开方法可构建高质量、可控性强的合成数据集，以丰富真实的自动驾驶数据集，用于自动驾驶系统的学习训练，提升自动驾驶系统泛化能力。

本发明授权一种道路交通条件可控注入的自动驾驶图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种道路交通条件可控注入的自动驾驶图像生成方法，其特征在于： 利用训练好的Unet模型，在预设视角的道路交通条件信息引导下，基于噪声图像生成自动驾驶图像，所述道路条件信息包括交通路况文字信息和交通路况图像信息，所述交通路况图像信息包括路况参考图像集合、交通实例掩码的相机投影、车道线拓扑信息的相机投影； 其中：所述Unet模型的训练步骤包括：获取时间上连续的交通场景，对每个交通场景，将多视角获取的真实驾驶图像作为一组样本；将每组样本中的每张图像进行加噪，利用Unet模型，在各真实驾驶图像中的道路交通条件引导下去噪，以恢复各视角的真实驾驶图像； 所述引导通过将道路交通条件注入Unet模型的各下采样特征和上采样特征中，步骤包括：在下采样特征中注入其对应的交通路况文字信息，在上采样特征中同时注入其对应的交通路况文字信息和交通路况图像信息；其中，交通路况文字信息包括对天气和任务信息的描述，交通路况文字信息注入的步骤包括：将要注入的特征作为交叉注意力的查询特征，将交通路况文字信息作为关键字特征和值特征，利用交叉注意力机制进行注意力计算，将计算结果作为新的下采样特征；对于交通路况图像信息，通过ControlNet结构进行引导控制在上采样过程中以加法或连接的方式注入UNet模型。

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