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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利基于图神经网络的自动驾驶场景目标检测与跟踪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：CN115331192B 。

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：202210693653.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于图神经网络的自动驾驶场景目标检测与跟踪方法是由冯欣;焦晓宁;单玉梅;兰利彬设计研发完成，并于2022-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的自动驾驶场景目标检测与跟踪方法在说明书摘要公布了：一种基于图神经网络的自动驾驶场景目标检测与跟踪方法，包括通过第一骨干网络获取上一帧图像的特征图，通过第二骨干网络获取当前帧图像的特征图；利用交叉注意力网络，建立基于目标中心点的行人目标检测网络，通过交叉注意力网络获取用于Re‑ID任务的特征图和用于目标检测任务的特征图，并输出目标检测结果；建立基于图神经网络的目标嵌入特征提取算法，通过图神经网络对目标图进行多重神经网络以及注意力聚合，获取目标的Re‑ID特征，用于目标跟踪，使目标在网络的一次向前传播中同时输出行人目标的检测结果和嵌入特征，减少计算冗余，使多目标跟踪流程更加简洁。

本发明授权基于图神经网络的自动驾驶场景目标检测与跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的自动驾驶场景目标检测与跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.将视频中的上一帧图像It-1作为第一骨干网络的输入，通过第一骨干网络获取上一帧图像的特征图Ft-1，并从特征图Ft-1中提取行人目标的中心特征向量Ct-1； 同时，将视频中的当前帧图像It作为第二骨干网络的输入，通过第二骨干网络获取当前帧图像的特征图Ft； S2.利用交叉注意力网络，建立基于目标中心点的行人目标检测网络，将当前帧图像的特征图Ft作为交叉注意力网络输入，通过交叉注意力网络获取用于Re-ID任务的特征图FT1和用于目标检测任务的特征图FT2，并通过对特征图FT2进行卷积，输出目标检测结果，将该目标检测结果作为下一计算周期的上一帧图像； S3.建立基于图神经网络的目标嵌入特征提取算法，将上一帧图像的中心特征向量Ct-1和当前帧图像的特征图FT1作为图神经网络的输入； 图神经网络将中心特征向量Ct-1作为目标节点构建目标图Gt-1，并利用特征图FT1中的特征信息产生目标节点构建目标图Gt； 通过图神经网络对目标图Gt-1和Gt进行多重神经网络以及注意力聚合，获取目标的Re-ID特征，用于目标跟踪。

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重庆理工大学，其通讯地址为：400054 重庆市巴南区红光大道69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”。