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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种基于图像输入的近场车辆加塞行为预测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：CN114758319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210289381.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于图像输入的近场车辆加塞行为预测方法是由陈广;边疆;瞿三清;钟志华设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像输入的近场车辆加塞行为预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图像输入的近场车辆加塞行为预测方法，该方法包括：1采集真实的结构化道路场景中基于前向全景图像的图像序列信息，通过人工方法标注图像序列中车辆目标的位置以及行为信息；2构建适用于结构化道路中近场车辆检测与跟踪的近场车辆检测与跟踪模型；3构建适用于结构化道路中车道线检测的车道线检测网络及相应的损失函数；4基于步骤2建立的近场车辆检测与跟踪模型获得的车辆ID与对应目标的边界框位置数据、以及步骤3建立的车道线检测网络获得的车道线，获得目标与车道线的相对位置偏差，根据先验规则的制定，得到近场车辆的加塞行为预测结果。与现有技术相比，本发明预测准确度高，效率高。

本发明授权一种基于图像输入的近场车辆加塞行为预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像输入的近场车辆加塞行为预测方法，其特征在于，该方法包括：1采集真实的结构化道路场景中基于前向全景图像的图像序列信息，通过人工方法标注图像序列中车辆目标的位置以及行为信息；2构建适用于结构化道路中近场车辆检测与跟踪的近场车辆检测与跟踪模型；3构建适用于结构化道路中车道线检测的车道线检测网络及相应的损失函数；4基于步骤2建立的近场车辆检测与跟踪模型获得的车辆ID与对应目标的边界框位置数据、以及步骤3建立的车道线检测网络获得的车道线，获得目标与车道线的相对位置偏差，根据先验规则的制定，得到近场车辆的加塞行为预测结果；所述的车道线检测网络的损失函数表示为Ltotal：Ltotal＝Lcls+Lseg+ηLlaneLcls为多分类损失、Lseg为分割损失，Llane为车道结构化损失，η为超参数；所述的多分类损失Lcls表示为： 其中，LCE·表示交叉熵损失函数，Pi，j，：表示针对第i个车道线、第j个横向锚框的所有w+1个车道线单元预测结果，Ti，j，：表示针对第i个车道线、第j个横向锚框的所有w+1个车道线单元真实分布，ci，j，：表示Pi，j，：与Ti，j，：的相似度，C与h分别代表车道线类数与车道纵向锚点数，γ与α为超参数；所述的车道结构化损失Llane表示为：Llane＝Lsim+λLshp 其中，Lsim为相似度损失，Lshp为形状损失，λ为表示损失权重的超参数，Pi,j,k表示第i类车道线在位置为j,k处的预测概率，w为每行的划分单元数量。

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