[发明专利]一种基于场景约束GAN的行人轨迹预测方法有效
| 申请号： | 202010184875.7 | 申请日： | 2020-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN111428763B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 裴炤;田龙伟;张艳宁;马苗;邱文涛;武杰;陈昱莅 | 申请（专利权）人： | 陕西师范大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06T7/20;G06V10/82;G06N3/0475;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710062 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于场景约束GAN的行人轨迹预测方法，包括：步骤1，从公开的数据集ETH和UCY中获取训练数据集，包括目标行人轨迹和所在的场景；步骤2，构建场景约束GAN网络模型；步骤3，利用训练数据集训练，得到包含参数的基于景约束GAN网络模型；步骤4，将行人轨迹和所在的场景图像输入网络，即可预测得到行人未来的轨迹。本发明使用长短期记忆网络处理行人轨迹，并将卷积神经网络提取的场景对行人轨迹的约束信息嵌入隐含状态，从而提高轨迹预测准确度。本发明约束轨迹的因素考虑全面，对轨迹预测有更好的精确度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 场景 约束 gan 行人 轨迹 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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