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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于时空注意力机制的车辆轨迹预测方法及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：CN117171582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202311106443.4，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于时空注意力机制的车辆轨迹预测方法及系统是由贾刚勇;袁栩鸿;饶欢乐;张天炯;蔡小雯;徐友庆设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空注意力机制的车辆轨迹预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于时空注意力机制的车辆轨迹预测方法及系统，包括以下步骤：采集车辆轨迹数据集并对车辆轨迹数据集进行预处理；将预处理之后的车辆轨迹数据通过地图匹配算法进行地图映射得到路段序列，并对路段序列进行分割得到数个子路段序列；每个子路段序列的长度为L，子路段序列的前K部分作为输入序列，子路段序列的后L‑K部分作为输出序列；所有子路段序列随机打乱，划分为训练集、验证集和测试集；利用训练集、验证集和测试集对轨迹预测模型进行训练，得到目标轨迹预测模型；将待预测车辆的车辆轨迹数据通过地图匹配算法进行地图映射得到目标路段序列，之后输入目标轨迹预测模型进行轨迹预测。本发明预测的车辆轨迹精度高。

本发明授权基于时空注意力机制的车辆轨迹预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空注意力机制的车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集车辆轨迹数据集并对车辆轨迹数据集的车辆轨迹数据进行预处理； S2、将预处理之后的车辆轨迹数据通过地图匹配算法进行地图映射得到路段序列，并对路段序列进行分割得到数个子路段序列； 其中，每个子路段序列的长度为L，子路段序列的前K部分作为输入序列，子路段序列的后L-K部分作为输出序列；所有子路段序列随机打乱，划分为训练集、验证集和测试集； S3、利用训练集、验证集和测试集对轨迹预测模型进行训练，得到目标轨迹预测模型； 其中，轨迹预测模型包括嵌入层、图注意力编码层、第一Transformer编码层、第二Transformer编码层、Transformer解码层、Linear层、Softmax层和Filter层，输入序列输入嵌入层转换为特征向量，特征向量分别输入图注意力编码层、第一Transformer编码层以提取得到空间特征和时间特征，将空间特征和时间特征聚合后输入第二Transformer编码层以得到长序列的特征，长序列的特征输入Transformer解码层生成轨迹预测序列，预测序列依次经过Linear层、Softmax层和Filter层，得到输出序列； 所述Linear层对Transformer解码层的输出向量进行线性变换，并映射至道路网络中路段数量的维度；将Linear层的输出结果输入Softmax层，进行归一化处理；Filter层根据交通网络的有向图Gvec对Softmax层的输出进行过滤；基于有向图的连接关系生成邻接向量Wc，以表示不同路段之间的连接情况； 邻接向量Wc表示如下： 当路段i与路段j有连接时，i和j之间的权重为1，否则为0；邻接向量Wc的每一行表示该路段与其他路段的连接情况，Softmax层输出每个路段可能为下一个路段的概率；若输出路段的前一个路段为第i个路段，则将Softmax层的输出向量与邻接向量Wc的第i行向量对应位置相乘，将不连接的路段的概率设为0，连接的路段概率保持不变，使最后输出的结果为连续的路段； S4、将待预测车辆的车辆轨迹数据通过地图匹配算法进行地图映射得到目标路段序列，之后输入目标轨迹预测模型进行轨迹预测。

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