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龙图腾网恭喜中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利停车场景下的车辆轨迹预测方法、装置和可读存储介质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：CN119540842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510107082.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权停车场景下的车辆轨迹预测方法、装置和可读存储介质是由吴振源;李宁;吴迪;于祥跃;李峥设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本停车场景下的车辆轨迹预测方法、装置和可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及交通控制技术领域，本发明公开了一种停车场景下的车辆轨迹预测方法，包括：获取包含停车场景下所有车辆和停车位的鸟瞰图图像，根据鸟瞰图图像得到行驶车辆与全部停车位的距离以及角度偏差；提取鸟瞰图图像的语义信息；将提取到的语义信息、行驶车辆与全部停车位的距离以及角度偏差进行融合，通过行为点得分函数得到行驶车辆继续行驶和停入某个停车位的行为概率；获取停车场景下的车辆轨迹历史数据，与行为概率、鸟瞰图图像的语义图像输入轨迹预测模型，生成行驶车辆的轨迹预测结果。本发明通过将车辆发生某行为的行为概率作为轨迹预测模型的输入，捕捉到车辆行驶过程中的不确定性，从而提高轨迹预测结果的准确性。

本发明授权停车场景下的车辆轨迹预测方法、装置和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种停车场景下的车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括：获取包含停车场景下所有车辆和停车位的鸟瞰图图像，根据所述鸟瞰图图像得到行驶车辆与全部停车位的距离以及角度偏差；对所述鸟瞰图图像进行特征提取，得到所述鸟瞰图图像的语义信息，包括：利用图像特征提取网络提取所述鸟瞰图图像的特征，得到鸟瞰图图像的语义信息；提取的所述鸟瞰图图像的特征，包括：行驶车辆与停车位的相对位置，所述行驶车辆与停车位的相对位置为所述行驶车辆中心点到停车位中心点的距离；夹角，所述夹角为所述行驶车辆与停车位方向之间的夹角；空间占用，用于评估所述行驶车辆停放后是否会超出车位边界；所述图像特征提取网络的提取方法包括：将每个不同属性的车位的图像分别进行数字化处理，并传入各自的长短期记忆神经模块中，利用双重注意力机制模块进行编码，经全局池化后进行解码，得到语义信息；将提取到的所述语义信息、所述行驶车辆与全部停车位的距离以及角度偏差进行融合，通过行为点得分函数得到所述行驶车辆继续行驶和停入某个停车位的行为概率；其中，所述行为点得分函数的表达式为： 其中，Φ为长短期记忆神经网络的映射；‖ηi-j‖为第i个行驶车辆到第j个停车位的距离；|Δψ[i]|为第i个行驶车辆的角度偏差；I[k]0表示不同属性的停车位，所述不同属性包括：已占、空闲、预定、正在占用；获取所述停车场景下的车辆轨迹历史数据，与所述行为概率、所述鸟瞰图图像的语义图像输入轨迹预测模型，生成所述行驶车辆的轨迹预测结果；所述轨迹预测模型包括：卷积神经网络和Transformer网络；其中，使用卷积神经网络提取所述鸟瞰图图像的语义图像的特征信息形成编码序列；将提取到的所述特征信息与所述停车场景下的车辆轨迹历史数据，利用Transformer网络中的注意力机制和位置编码技术捕捉所述行驶车辆在所述继续行驶和停入某个停车位的概率下的时序依赖关系和空间关系；所述Transformer网络包括：引入因果注意力机制的编码器和解码器；所述编码器，将所述行驶车辆继续行驶和停入某个停车位的行为概率编码为含有语义信息的上下文表示向量；所述解码器，将所述编码序列经过嵌入层转换为向量，再送入多层堆叠的解码器层中；每个所述解码器层先通过带掩码的多头自注意力机制，再利用编码器-解码器注意力机制，整合所述含有语义信息的上下文表示向量，通过前馈神经网络进行变换。

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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市东南湖大路3888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”。