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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利一种实体轨迹的反事实预测方法及装置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：CN114377398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202111478788.3，技术领域涉及：A63F13/573；该发明授权一种实体轨迹的反事实预测方法及装置是由雷震;朱翔昱;李宗钊设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实体轨迹的反事实预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种实体轨迹的反事实预测方法及装置，该方法包括：获取游戏过程中的历史视频序列和待测视频帧；其中，待测视频帧为游戏过程中加扰动时刻对应的图像数据；提取历史视频序列和待测视频帧中各实体的3D位置信息；将各实体的3D位置信息输入至反事实预测模型，得到加扰动后游戏中各实体的运动轨迹的预测结果；其中，反事实预测模型包括混杂因子估计模型和混杂因子传输模型，混杂因子估计模型用于根据历史视频序列中各实体的3D位置信息得到游戏中的混杂因子；混杂因子传输模型用于根据待测视频帧中各实体的3D位置信息和混杂因子，得到加扰动后游戏中各实体的运动轨迹的预测结果。本发明泛化能力强，有效降低了计算资源的消耗。

本发明授权一种实体轨迹的反事实预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种实体轨迹的反事实预测方法，其特征在于，包括： 获取游戏过程中的历史视频序列和待测视频帧；其中，所述待测视频帧为游戏过程中加扰动时刻对应的图像数据； 将所述历史视频序列和所述待测视频帧输入至感知模型，得到所述历史视频序列和所述待测视频帧中各实体的3D位置信息； 将所述历史视频序列和所述待测视频帧中各所述实体的3D位置信息输入至反事实预测模型，得到加扰动后游戏中各所述实体的运动轨迹的预测结果； 其中，所述反事实预测模型包括混杂因子估计模型和混杂因子传输模型，所述混杂因子估计模型用于根据所述历史视频序列中各所述实体的3D位置信息得到游戏中的混杂因子；所述混杂因子传输模型用于根据所述待测视频帧中各所述实体的3D位置信息和所述混杂因子，得到加扰动后游戏中各所述实体的运动轨迹的预测结果； 所述混杂因子估计模型的结构包括： 绝对位置编码层，用于计算所述历史视频序列中各所述实体的绝对位置信息； 全局因果关联注意力层，用于根据所述历史视频序列中各所述实体的3D位置信息和绝对位置信息，采用缩放点积自注意力机制建模游戏中各所述实体之间的因果关系，基于所述因果关系得到游戏中的所述混杂因子； 所述混杂因子传输模型的结构包括： 拼接层，用于对因果图和物体图进行叠加，得到叠加图；其中，所述因果图基于所述混杂因子进行构建，所述物体图基于所述待测视频帧中各所述实体的3D位置信息和未来各时刻所述实体的位置预测结果进行构建； 空序信息加强层，用于在空序维度上对所述叠加图进行特征提取； 时序信息聚合层，用于根据所述叠加图在所述空序维度上的特征提取结果，在时序维度上对所述叠加图进行特征提取； 时空信息传输层，用于根据所述叠加图在所述时序维度上的特征提取结果，预测各所述实体在下一时刻的3D位置信息。

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