[发明专利]基于图神经网络对交通场景数据提取特征的方法在审
| 申请号： | 202111683649.4 | 申请日： | 2021-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN116415619A | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 李权哲 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06V20/54;G06V10/82 |
| 代理公司： | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人： | 郭毅 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及交通场景环境建模的领域。提供一种基于图神经网络对交通场景数据提取特征的方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1)为交通场景数据建立统一定义的数据表示；步骤S2)基于具有统一定义的数据表示的交通场景数据构建图，其中，所述图描述所述交通场景中的实体之间的时间和/或空间的关系；步骤S3)将所构建的图作为图神经网络的输入并进行图神经网络的学习，使得从所述交通场景数据提取特征。本发明还涉及一种基于图神经网络对交通场景数据提取特征的设备和一种计算机程序产品。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 交通 场景 数据 提取 特征 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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