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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于文本引导的级联网络行人过街意图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：CN120913180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511406677.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于文本引导的级联网络行人过街意图预测方法及系统是由钟忺;肖宇豪;刘文璇;黄文心;马杰;刘文;沈默思;袁景凌;李政颖设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本引导的级联网络行人过街意图预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于文本引导的级联网络行人过街意图预测方法及系统，涉及智能交通系统中的行人行为分析技术领域，该方法包括：使用车载摄像机采集道路视频，基于YOLO算法检测道路视频中的行人，提取具有连续帧的行人坐标序列；对行人坐标序列依次进行维度扩展和特征提取，获取与行人坐标序列对应的预测行人坐标；将行人坐标序列与预测行人坐标进行拼接，获取完整坐标序列特征；基于大语言模型生成的结构化提示词和行人过街视频，生成与结构化提示词对应的过街行为描述，将过街行为描述编码为行为描述特征；通过余弦相似度函数将完整坐标序列特征与行为描述特征进行特征对齐，获取行人意图预测结果。本申请有助于提升对行人动态意图的表达能力。

本发明授权基于文本引导的级联网络行人过街意图预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于文本引导的级联网络行人过街意图预测方法，其特征在于，所述方法包括： 使用车载摄像机采集道路视频，并基于YOLO算法检测所述道路视频中的行人，以提取具有连续帧的行人坐标序列； 对所述行人坐标序列依次进行维度扩展和特征提取，将所述行人坐标序列提取到的高维特征输入解码器，以获取与所述行人坐标序列对应的预测行人坐标； 将所述行人坐标序列与所述预测行人坐标进行拼接，并将拼接得到的行人坐标序列输入编码器，以获取完整坐标序列特征； 基于大语言模型生成的结构化提示词和行人过街视频，生成与所述结构化提示词对应的过街行为描述，并将所述过街行为描述编码为行为描述特征； 所述大语言模型生成的结构化提示词，具体包括： 以驾驶场景设定作为上下文，基于大语言模型构建基于角色的提示词，并生成用于判断行人过街行为的推理标准，其中，所述推理标准包括行人行为与肢体语言、行人位置与所处地点、交通信号与道路状况、周围车辆的速度与运动情况以及环境与时间因素； 对所述推理标准通过语义分析与特征选择，提取意图指标并构建结构化提示词； 通过余弦相似度函数将所述完整坐标序列特征与所述行为描述特征进行特征对齐，并根据对齐后的完整坐标序列特征所对应的损失函数和分类策略，获取行人意图预测结果。

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：430000 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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