公开(公告)号：CN114169241B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202111495731.4

申请日：2021-12-09

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李静林 ,  罗贵阳 ,  袁泉 ,  李冠略 ,  薛亚清 ,  刘志晗 ,  周傲

IPC: G06V10/62 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/098 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开了一种端到端的多目标识别、追踪与预测方法，属于车联网、智能汽车技术领域。本发明方法包括：建立端到端的多目标识别、追踪和预测模型，包括目标检测器、目标追踪模块和轨迹预测模块；目标检测模块使用基于中心点的多目标检测器；目标追踪模块采用基于图卷积神经网络对多目标追踪；轨迹预测模块基于图网络对多目标进行运动轨迹预测，包括轨迹目的点的预测，智能体间信息传递，生成未来轨迹；本发明将端到端的多目标识别、追踪和预测模型作为一个整体，采用联合训练框架进行同时训练。本发明三个模块同时训练、相互促进，进一步提高了最终的轨迹预测精度，可以更优对多目标轨迹预测，预测轨迹更加合理。

公开(公告)号：CN114169241A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111495731.4

申请日：2021-12-09

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李静林 ,  罗贵阳 ,  袁泉 ,  李冠略 ,  薛亚清 ,  刘志晗 ,  周傲

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开了一种端到端的多目标识别、追踪与预测方法，属于车联网、智能汽车技术领域。本发明方法包括：建立端到端的多目标识别、追踪和预测模型，包括目标检测器、目标追踪模块和轨迹预测模块；目标检测模块使用基于中心点的多目标检测器；目标追踪模块采用基于图卷积神经网络对多目标追踪；轨迹预测模块基于图网络对多目标进行运动轨迹预测，包括轨迹目的点的预测，智能体间信息传递，生成未来轨迹；本发明将端到端的多目标识别、追踪和预测模型作为一个整体，采用联合训练框架进行同时训练。本发明三个模块同时训练、相互促进，进一步提高了最终的轨迹预测精度，可以更优对多目标轨迹预测，预测轨迹更加合理。