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龙图腾网获悉武汉中海庭数据技术有限公司申请的专利一种路口引导线生成网络训练方法及路口引导线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：CN114495052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202111673307.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种路口引导线生成网络训练方法及路口引导线生成方法是由姚琼杰;尹玉成;石涤文;丁豪;刘奋设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种路口引导线生成网络训练方法及路口引导线生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种路口引导线生成网络训练方法及路口引导线生成方法，网络模型包括LSTM‑E层、池化层、第一全连接层、第二全连接层、LSTM‑D层；针对每一个训练样本，利用LSTM‑E层分别提取最佳通行轨迹和非引导线轨迹的语义特征向量，利用池化层对多条非引导线轨迹的语义特征向量进行融合处理；将融合后的非引导线轨迹的语义特征向量以及最佳通行轨迹的语义特征向量，作为第一全连接层的输入，预测训练样本中轨迹数据所服从分布的均值μ与方差σ；从标准正态分布中采样随机向量ε，并计算向量z＝ε×μ+σ；将融合后的非引导线轨迹的语义特征向量与向量z作为第二全连接层的输入，第二全连接层的输出作为LSTM‑D层的输入，逐个预测生成构成路口引导线轨迹的坐标点。

本发明授权一种路口引导线生成网络训练方法及路口引导线生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轨迹特征融合的路口引导线生成网络训练方法，其特征在于，网络模型包括LSTM-E层、池化层、第一全连接层、第二全连接层、LSTM-D层；LSTM-E层表示基于LSTM模型的轨迹特征提取组件，用于提取轨迹的时序特征； 所述训练方法，包括： 获取训练样本数据集，所述训练样本数据集中每个样本包括一条最佳通行轨迹和多条与最佳通行轨迹同车道或同虚拟车道的非引导线轨迹； 针对每一个训练样本，利用LSTM-E层分别提取最佳通行轨迹和非引导线轨迹的语义特征向量，利用池化层对多条非引导线轨迹的语义特征向量进行融合处理； 将融合后的非引导线轨迹的语义特征向量以及最佳通行轨迹的语义特征向量，作为第一全连接层的输入，预测训练样本中轨迹数据所服从分布的均值μ与方差σ； 从标准正态分布中采样随机向量ε，并计算向量z=ε×σ+μ； 将融合后的非引导线轨迹的语义特征向量与向量z作为第二全连接层的输入，第二全连接层的输出作为LSTM-D层的输入，逐个预测生成构成路口引导线轨迹的坐标点；LSTM-D层用于将输入向量解码成生成引导线轨迹的各个点。

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