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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利支持轨迹预测算法快速迭代及量化部署的系统及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：CN120494030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510969043.9，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权支持轨迹预测算法快速迭代及量化部署的系统及方法是由尹智帅;缪铭泽;赵风云;张雨成;王云西设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本支持轨迹预测算法快速迭代及量化部署的系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种支持轨迹预测算法快速迭代及量化部署的系统及方法，其系统包括：数据样本处理模块，用于整合多源异构数据，生成标准格式的动态样本库,并生成规范化的预处理轨迹预测样本集；模型训练与量化模块，用于使用预处理轨迹预测样本集对模型库中的轨迹预测模型进行多阶段训练，包括先进行浮点模型的训练，再进行量化感知训练；模型部署与测试模块，用于对多阶段训练后的轨迹预测模型进行硬件在环测试与自动驾驶实车测试，以根据测试结果进一步迭代优化轨迹预测模型。本发明公开的系统及方法的轨迹预测模型缩短了自动驾驶轨迹预测算法的迭代周期，减少了模型量化精度损失，提高了实车验证效率，提升了算法开发效率与部署的可靠性。

本发明授权支持轨迹预测算法快速迭代及量化部署的系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种支持轨迹预测算法快速迭代及量化部署的系统，其特征在于，包括： 数据样本处理模块，用于整合多源异构数据，通过标准化格式转换机制构建动态可扩充的样本库,并生成规范化的预处理轨迹预测样本集；其中样本库包括公开数据集和分阶段采集的实车数据集； 模型训练与量化模块，用于使用预处理轨迹预测样本集对预先构建的自动驾驶汽车轨迹预测模型进行多阶段训练，包括先进行浮点模型训练，再进行量化感知训练，其中量化感知训练包括将浮点模型训练后的轨迹预测模型中的参数进行量化校准，并在轨迹预测模型中插入伪量化节点生成伪量化模型，对伪量化模型的参数进行微调，最后转化为定点模型；其中，浮点模型训练具体为：通过自监督学习机制对轨迹预测模型中的车辆轨迹编码器与地图编码器进行预训练，提取轨迹和地图的潜在语义特征，并在公开数据集上通过基于标签的监督学习策略，同时结合数据增强技术，为实车数据集进行迁移学习提供一个泛化能力较强的轨迹预测模型，最后利用实车数据集进行迁移学习，训练得到适应实车数据域的轨迹预测模型中的浮点参数； 模型部署与测试模块，用于对多阶段训练后的轨迹预测模型进行硬件在环测试完成模型推理时延与资源占用的前置验证，并进行自动驾驶实车测试完成动态扩充样本库，以根据测试结果进一步迭代优化轨迹预测模型。

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武汉理工大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122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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