[发明专利]一种基于多层次时空图神经网络的人群轨迹预测方法有效

专利信息
申请号: 202110855171.2 申请日: 2021-07-26
公开(公告)号: CN113362368B 公开(公告)日: 2022-02-25
发明(设计)人: 刘绍华;刘海波 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: G06T7/207 分类号: G06T7/207;G06T7/246;G06N3/04
代理公司: 北京永创新实专利事务所 11121 代理人: 周长琪
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供了一种基于多层次时空图神经网络的人群轨迹预测方法,属于计算机视觉和人群轨迹预测技术领域。本发明方法包括:从场景中各行人的历史轨迹中提取行人的运动状态特征;将行人运动过程建模为一个多层次动态时空有向图,使用一个多层次时空图神经网络进行处理,提取得到每个行人的运动交互特征,在提取时,在不同层次分别提取不同距离范围的交互特征,再将不同层次的交互特征融合得到最终的交互特征;基于运动交互特征和运动状态特征预测行人的未来轨迹。本发明通过将不同距离范围的行人交互建模在图的不同层次来差异化建模不同距离范围相同类型交互的影响,使行人交互建模更细致合理,从而提升人群轨迹预测精度。
搜索关键词: 一种 基于 多层次 时空 神经网络 人群 轨迹 预测 方法
【主权项】:
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