公开(公告)号：CN117173633A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311203876.1

申请日：2023-09-18

Applicant: 华东师范大学

Inventor： 程纪钧 ,  魏宪 ,  王昊 ,  邵东恒 ,  杨剑 ,  陈铭松 ,  汤璇

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于旋转等变卷积神经网络的行人轨迹预测方法，属于轨迹预测技术领域，包括以下步骤：获取鸟瞰视角下的地面RGB图像和行人历史轨迹数据并进行预处理，获得行人轨迹数据集，将行人轨迹数据集中地面RGB图像输入到语义分割网络中进行语义分割，获得地面语义分割图；基于行人历史轨迹数据获得历史轨迹热力图；基于地面语义分割图和历史轨迹热力图，获得编码特征；将编码特征输入到目标点热力图解码器，输出目标点热力图；将编码特征与目标点热力图进行特征融合，将融合图输入到未来轨迹预测解码器中，获得行人轨迹预测结果。本方法能够实现鸟瞰视角下对行人进行短期、长期多模态未来轨迹预测，并提高模型预测精度和预测鲁棒性。

公开(公告)号：CN117077727A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311203703.X

申请日：2023-09-18

Applicant: 华东师范大学

Inventor： 柯渴欣 ,  邵东恒 ,  魏宪 ,  刘缨杰 ,  汤璇 ,  陈铭松 ,  段成伟 ,  杨剑

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于时空注意力机制和神经常微分方程的轨迹预测方法，包括：获取行人和相邻行人的历史轨迹，将历史轨迹转化为社会特征向量；基于历史轨迹与社会特征向量获取初始潜在变量与外部输入变量；基于初始潜在变量与外部输入变量获取潜在变量；基于循环神经网络与神经常微分方程构建轨迹预测模型，并基于历史轨迹与潜在变量获取行人的预测位移序列；将预测位移序列与历史轨迹的序列相加，获取最终预测结果；基于预测位移序列对轨迹预测模型进行参数优化。本发明综合考虑了场景中行人间的相互影响以及VAE中RNN循环更新隐藏状态是否连续的因素，在轨迹预测时了解行人的交互特征，从而提高行人轨迹预测的准确性。

公开(公告)号：CN117077727B

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311203703.X

申请日：2023-09-18

Applicant: 华东师范大学

Inventor： 柯渴欣 ,  邵东恒 ,  魏宪 ,  刘缨杰 ,  汤璇 ,  陈铭松 ,  段成伟 ,  杨剑

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于时空注意力机制和神经常微分方程的轨迹预测方法，包括：获取行人和相邻行人的历史轨迹，将历史轨迹转化为社会特征向量；基于历史轨迹与社会特征向量获取初始潜在变量与外部输入变量；基于初始潜在变量与外部输入变量获取潜在变量；基于循环神经网络与神经常微分方程构建轨迹预测模型，并基于历史轨迹与潜在变量获取行人的预测位移序列；将预测位移序列与历史轨迹的序列相加，获取最终预测结果；基于预测位移序列对轨迹预测模型进行参数优化。本发明综合考虑了场景中行人间的相互影响以及VAE中RNN循环更新隐藏状态是否连续的因素，在轨迹预测时了解行人的交互特征，从而提高行人轨迹预测的准确性。