[发明专利]一种基于环境注意力神经网络模型的车辆轨迹预测方法在审
| 申请号： | 202011064925.4 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112215337A | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 蔡英凤;汪梓豪;王海;陈龙;刘擎超;李祎承;陈小波;孙晓强;熊晓夏 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06T7/20;G01C21/34 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于环境注意力神经网络模型的车辆轨迹预测方法，构建了一种对于环境中各要素增加注意力的模型，环境注意网络(EA‑Net)模型。本发明提出的模型在LSTM encoder‑decoder与卷积社交池串联的结构的基础上进行了横向拓展，加入了图注意神经网络与包含SE模块的卷积社交池组成并行结构。本发明通过这种新型的并行结构来捕获车辆在行驶过程中与周围环境构成的图结构中各节点通过连边更新的特征信息，以及周边环境内空间位置结构内特征信息。本发明提出的新模型结构相对于卷积社交池模型在提取环境交互信息的效果上有了很大的提升，同时达到了比其他现有模型更好的轨迹预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 环境 注意力 神经网络 模型 车辆 轨迹 预测 方法 | ||
【主权项】：
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