同济大学高珍获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利融合轨迹预测辅助任务的细粒度多任务行车风险预测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：CN121393151B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511935768.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权融合轨迹预测辅助任务的细粒度多任务行车风险预测方法是由高珍;莫益萌;许靖宁;余荣杰;杭鹏;杨筱菡设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合轨迹预测辅助任务的细粒度多任务行车风险预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶及交通安全领域，尤其是涉及一种融合轨迹预测辅助任务的细粒度多任务行车风险预测方法。包括以下步骤：步骤1：基于轨迹数据自动标注风险标签；步骤2：行车风险预测模型的主任务设计；步骤3：行车风险预测模型的辅任务设计；步骤4：行车风险预测模型的构造与训练。基于公开的NGSIM数据集的实验结果表明，引入轨迹预测作为辅助任务能够显著提升行车风险预测模型的精度与稳健性。
本发明授权融合轨迹预测辅助任务的细粒度多任务行车风险预测方法在权利要求书中公布了：1.融合轨迹预测辅助任务的细粒度多任务行车风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1 基于轨迹数据自动标注风险标签； 采集轨迹数据，计算修正碰撞时间MTTC风险指标，根据MTTC指标识别风险场景，并标注风险标签； 步骤2 风险预测主任务设计； 风险预测主任务用于预测当前场景在未来n秒时长后是否存在潜在风险事件；输入轨迹数据，首先由编码器模块提取目标车辆及其周边环境的时空行为表征，然后由风险预测主任务网络预测输入样本存在风险的概率； 步骤3 轨迹预测辅任务设计； 轨迹预测辅任务为多任务框架中的辅助任务，与风险预测主任务共享编码器结构，轨迹预测辅任务网络以编码器输出的车辆特征表示作为输入，结合轨迹中心点位置信息，预测未来轨迹坐标序列，同时在总损失函数中以动态权重参与联合训练； 步骤4 行车风险预测模型的构造与训练； 构造行车风险预测模型框架，包括风险判定主任务与轨迹预测辅任务，模型损失函数考虑主、辅任务的损失，并采用动态权重平均机制对主、辅任务的损失权重进行自适应调节；迭代训练直到损失收敛； 推理阶段，使用训练完成的行车风险预测模型预测输入轨迹数据的风险。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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