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龍圖騰網恭喜長春大學申請的專利基于改進圖神經網絡模型的車輛行駛軌跡預測系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119580217B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510143252.8，技術領域涉及：G06V20/56；該發明授權基于改進圖神經網絡模型的車輛行駛軌跡預測系統及方法是由王紹強;劉兆源;蘇宇;陳龍;戴銀飛;劉玉寶;王艷柏;劉志遠設計研發完成，并于2025-02-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于改進圖神經網絡模型的車輛行駛軌跡預測系統及方法在說明書摘要公布了：本發明屬于交通控制系統領域，涉及一種基于改進圖神經網絡模型的車輛行駛軌跡預測系統及方法，該系統包括FPGCN模型和SocialLSTM模型；FPGCN模型包括圖卷積層、Dropout層、可微分池化層、特征融合模塊、全連接層；圖結構數據經圖卷積層、Dropout層、可微分池化層獲取節點特征向量，之后對節點特征分治處理，經密集注意力機制和主成分分析生成全局特征，經虛填充、矩陣計算生成局部特征；獲取全局特征和局部特征后，利用特征融合模塊進行融合，之后輸入到一個全連接層，計算歷史軌跡圖對當前狀態圖影響分數；預處理后的行駛數據與FPGCN模型計算完分數的數據整合后輸入SocialLSTM模型；該系統在保持模型表達能力的同時，顯著減少參數量和優化計算邏輯，增加預測準確率。

本發明授權基于改進圖神經網絡模型的車輛行駛軌跡預測系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進圖神經網絡模型的車輛行駛軌跡預測系統，所述預測系統是通過對改進圖神經網絡模型進行訓練得到，其特征在于，所述改進圖神經網絡模型包括FPGCN模型和SocialLSTM模型；其中，所述FPGCN模型輸入的數據是兩個構造好的圖結構化數據，即歷史軌跡圖和當前狀態圖，FPGCN模型用于計算歷史軌跡圖對當前狀態圖影響分數，預處理后的行駛數據與FPGCN模型計算完分數的數據整合后輸入SocialLSTM模型，經社交池化網絡后輸出預測軌跡；其中，所述FPGCN模型包括圖卷積層、批標準化層、Dropout層、可微分池化層、特征融合模塊、全連接層；所述圖卷積層為三層，三層圖卷積層規模分別為:64、32、16，圖結構數據在經過圖卷積操作后通過激活函數引入非線性因素，然后通過批標準化層規范每層的輸入，通過三層所述的圖卷積層將構造的圖結構數據進行信息聚合，使每個節點在考慮自身特征信息的同時還考慮與鄰居節點的關系，之后輸入Dropout層和可微分池化層；所述Dropout層隨機選取部分節點強制置為0；所述可微分池化層通過處理后的節點特征矩陣與圖的鄰接矩陣來計算簇分配矩陣，通過簇分配矩陣對分配到同一個簇的節點特征進行聚合，從而完成池化操作；經圖卷積層、Dropout層、可微分池化層獲取節點特征向量，之后對節點特征分治處理，經密集注意力機制和主成分分析生成全局特征，經虛填充、矩陣計算生成局部特征；獲取全局特征和局部特征后，利用特征融合模塊進行融合，之后輸入到一個全連接層，通過全連接層獲取歷史軌跡圖和當前狀態圖關系得分，并經Sigmod函數進行0-1的數值映射；完成得分的數據與預處理好的行駛數據進行整合為帶得分標簽的車輛行駛數據后輸入SocialLSTM模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長春大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市朝陽區衛星路6543號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。