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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种嵌入近邻道路行为差异的地图推断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：CN120411908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510489549.X，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种嵌入近邻道路行为差异的地图推断方法是由吴问宇;毛嘉莉;童一啸;曹绍升;赵俐晟;刘佳凡设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种嵌入近邻道路行为差异的地图推断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种嵌入近邻道路行为差异的地图推断方法，首先将待测路网划分为均匀大小网格，基于网格内的轨迹数据提取各网格中轨迹的行为特征，以得到路网区域对应的网格特征矩阵，并将网格特征矩阵划分为大小相同、互不重叠的轨迹‑图像分片；随后，采用卷积神经网络与图注意力网络的组合模型将平行道路的近邻道路行为差异编码进网格表征中，通过基于U‑Net的道路拓扑解码器从网格表征中推断路网。在模型优化过程中，本发明还采用基于近邻道路差异性增强的网格亲和力学习策略优化网格表征与道路拓扑推断模型。

本发明授权一种嵌入近邻道路行为差异的地图推断方法在权利要求书中公布了：1.一种嵌入近邻道路行为差异的地图推断方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1.将待测路网区域划分为网格，提取各网格的行为特征生成网格特征矩阵，从网格特征矩阵中提取轨迹-图像分片； 步骤S2.采用包括卷积神经网络和图注意力网络的组合模型将平行道路的近邻道路行为差异表征至网格表征中； 步骤S3.通过道路拓扑解码器从所述网格表征中推断道路拓扑张量，并转换为地图； 通过基于近邻道路差异性增强的网格亲和力学习策略优化网格表征与道路拓扑张量推断模型：设计平行道路差异性增强的网格亲和力损失函数，并将其与路网拓扑张量预测损失相结合，共同优化推断模型；所述推断模型包括网格表征模块和路网拓扑张量预测模块； 所述网格亲和力损失函数表示如下式： 其中， 与为高亲和力网格对的表征向量，与为低亲和力网格对的表征向量，与为预测的亲和力分数，为高亲和力网格对的亲和力分数标签，即为1，为低亲和力网格对的亲和力分数标签，即为0； Na表示高亲和力与低亲和力的网格对数量； 所述路网拓扑张量预测损失表示如下式： 其中，pv与分别为每个网格的节点概率预测值与节点概率真值，pei与分别为每个网格在第i个方向扇区的边概率预测值与边概率真值，rpei与分别为每个网格在第i个方向扇区的边相对位置预测值与边相对位置真值，Lce为交叉熵损失函数，L2为L2损失函数； 总损失函数表示为：Lfinal＝Laff+Lgraph。

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