[发明专利]一种基于深度学习的行人轨迹预测方法和系统在审
| 申请号： | 201911407132.5 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111222438A | 公开（公告）日： | 2020-06-02 |
| 发明（设计）人： | 秦童 | 申请（专利权）人： | 的卢技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 王晓东 |
| 地址： | 211103 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的行人轨迹预测方法和系统，包括以下步骤，采集模块采集复杂环境下行人和车辆数据；转换模块将采集来的数据转换为统一以摄像设备为基础的坐标系；行人数据标签和车辆数据标签分开命名利用区分模块区分；所述数据输入深度学习算法模型进行训练，当观测结果达到收敛效果时训练结束。本发明的有益效果：一是行人与行人间、行人与车辆和车辆与车辆间的相互关系，包括交通信息，这种综合信息能够提高行人轨迹预测的精度，最大程度的模拟行人在真实场景下所考虑的因素来预测轨迹。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 行人 轨迹 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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