发明专利已授权

一种基于大语言模型的层次化零样本轨迹预测方法

📄 申请号：CN202511937090.1 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2025-12-22

公开号

CN121365120B

公开日

2026-04-14

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_29

IPC 分类号

G06F16_29 , G06F16_26 , G06F16_28 , G06N5_04 ,

技术画像

所属领域

大语言模型大语言模型零样本学习轨迹预测

应用场景

自动驾驶, 智能交通, 机器人导航, 无人机路径规划, 智能安防

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摘要

本发明属于轨迹预测技术领域，公开了一种基于大语言模型的层次化零样本轨迹预测方法，包括将活动区域划分为大小一致的网格并编码；获取历史轨迹数据，将历史轨迹数据中的每个轨迹点映射至网格；对历史轨迹网格序列进行时空聚类挖掘出停留点，并提取停留点的特征，基于停留点的特征利用大语言模型识别停留点的类型；对活动区域中的每个网格添加所包含的兴趣点类型的比例分布以及历史访问次数占比，得到全局网格信息；利用大语言模型根据历史停留点序列和待预测时间信息，预测下一停留点的类型，并进一步结合下一停留点的类型、全局网格信息和网格筛选规则，预测下一停留点所在网格。本发明极大地提升了轨迹预测的精度和可扩展能力。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种骨密度检测方法

当前第 / 件

一种激光合金化复合微弧氧化制备钛合金防高温氧化涂层的方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_29)

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