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龍圖騰網(wǎng)恭喜豐田自動車株式會社;清華大學申請的專利一種目標行為分類方法、存儲介質(zhì)及終端獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114612811B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-06-17發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202011401830.7，技術領域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權一種目標行為分類方法、存儲介質(zhì)及終端是由鄧志東;張睿文;鹿紅超設計研發(fā)完成，并于2020-12-04向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種目標行為分類方法、存儲介質(zhì)及終端在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種目標行為分類方法、存儲介質(zhì)以及終端。所述目標行為分類方法包括：獲取多幀待識別圖像，所述多幀待識別圖像反映不同時刻的車道場景；根據(jù)所述多幀待識別圖像，識別所述多幀待識別圖像中的運動目標和車道線；獲取所述運動目標的行為時間序列數(shù)據(jù)，所述行為時間序列數(shù)據(jù)包括按照所述多幀待識別圖像對應的時刻順序排列的多個相對位置關系；將所述行為時間序列數(shù)據(jù)輸入預先訓練好的目標行為分類模型，確定所述運動目標的行為預測結果，所述運動目標的行為預測結果包括從左側闖入車道、從右側闖入車道以及未闖入車道。

本發(fā)明授權一種目標行為分類方法、存儲介質(zhì)及終端在權利要求書中公布了：1.一種目標行為分類方法，其特征在于，包括： 獲取多幀待識別圖像，所述多幀待識別圖像反映不同時刻的車道場景； 根據(jù)所述多幀待識別圖像，識別所述多幀待識別圖像中的運動目標和車道線； 獲取所述運動目標的行為時間序列數(shù)據(jù)，所述行為時間序列數(shù)據(jù)包括按照所述多幀待識別圖像對應的時刻順序排列的多個相對位置關系；以及 將所述行為時間序列數(shù)據(jù)輸入預先訓練好的目標行為分類模型，確定所述運動目標的行為預測結果，所述運動目標的行為預測結果包括從左側闖入車道、從右側闖入車道以及未闖入車道； 其中，所述獲取所述運動目標的行為時間序列數(shù)據(jù)包括： 將每幀待識別圖像中識別得到的運動目標和車道線按照像素坐標映射在同一映射圖像中，每幀待識別圖像具有對應的映射圖像； 在每一映射圖像中確定水平基準線，并確定所述運動目標在所述水平基準線上的第一像素坐標，以及所述車道線的兩條線在所述水平基準線上的第二像素坐標和第三像素坐標；以及 根據(jù)每一映射圖像中第一像素坐標、第二像素坐標和第三像素坐標，獲得所述待識別圖像中所述運動目標的行為時間序列數(shù)據(jù)； 所述目標行為分類模型為兩層的雙向LSTM預測模型，所述兩層的雙向LSTM預測模型根據(jù)所述行為時間序列數(shù)據(jù)輸出第一分類分數(shù)、第二分類分數(shù)以及第三分類分數(shù)，其中第一分類分數(shù)對應著被檢測目標從左側闖入車道的概率，第二分類分數(shù)對應著被檢測目標從右側闖入車道的概率，第三分類分數(shù)對應著被檢測目標未闖入車道的概率；所述第一分類分數(shù)、第二分類分數(shù)以及第三分類分數(shù)中的最大值即為最終行為預測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人豐田自動車株式會社;清華大學，其通訊地址為：日本愛知縣豐田市；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。