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龙图腾网获悉长安大学申请的专利多模态车辆轨迹预测模型训练方法、装置及轨迹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：CN115730637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211490477.3，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权多模态车辆轨迹预测模型训练方法、装置及轨迹预测方法是由刘占文;李超;李文倩;杨楠;薛志彪;樊星;范锦;程娟茹;肖方伟;李蕊芬;方帆设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态车辆轨迹预测模型训练方法、装置及轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及多模态车辆轨迹预测模型训练方法、装置及轨迹预测方法，模型训练方法包括将车辆运动轨迹训练数据划分为多个类别；对每个类别的训练数据基于解码器模块进行权重迭代剪枝，得到每个类别对应的掩码矩阵；基于每个类别的训练数据、每个类别对应的掩码矩阵对编码器模块和解码器模块进行训练，得到训练后的多模态车辆轨迹预测模型，能够输出与多个类别对应的多个轨迹预测结果。本申请的多模态车辆轨迹预测模型训练方法，采用基于数据驱动的方式，充分考虑不同驾驶操作意图，结合车辆的历史运动轨迹状态信息和不同驾驶操作意图的特征，进行多模态车辆轨迹预测模型的训练，生成的车辆轨迹预测模型能够输出多个合理的预测轨迹。

本发明授权多模态车辆轨迹预测模型训练方法、装置及轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态车辆轨迹预测模型训练方法，其特征在于，包括： 将车辆运动轨迹训练数据划分为多个类别，所述类别包括左偏移、右偏移和直行； 所述多模态车辆轨迹预测模型包括编码器模块和解码器模块；对每个类别的训练数据基于所述解码器模块进行权重迭代剪枝，得到每个类别对应的多个掩码矩阵； 基于所述每个类别的训练数据、所述每个类别对应的多个掩码矩阵对所述编码器模块和解码器模块进行训练，得到训练后的多模态车辆轨迹预测模型，所述训练后的多模态车辆轨迹预测模型能够输出与所述多个类别对应的多个轨迹预测结果； 其中，对每个类别的训练数据基于所述解码器模块进行权重迭代剪枝，得到每个类别对应的多个掩码矩阵，包括： 初始化所述解码器模块的网络参数，采用所述车辆运动轨迹训练数据对所述解码器模块进行多轮预训练，得到基网络； 将每个类别的训练数据分别输入到所述基网络中，进行多轮预训练，得到每个类别对应的子网； 对所述每个类别对应的子网的多个全连接层的权重参数进行权重迭代剪枝，确定每个类别对应的多个掩码矩阵。

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长安大学，其通讯地址为：710064 陕西省西安市雁塔区二环南路中段126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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