[发明专利]一种基于时空图与空域聚合Transformer网络的轨迹预测方法在审
| 申请号： | 202210767796.8 | 申请日： | 2022-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN114997067A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 曾繁虎;杨欣;王翔辰;李恒锐;樊江锋;周大可 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F16/9537;G06F119/02 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 马玉雯 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于时空图与空域聚合Transformer网络的轨迹预测方法，解决了现有行人轨迹预测输出存在的交互特征提取不足的问题，使用时空图卷积神经网络以及时序特征变换网络操作完成对场景内行人轨迹特征的有效、准确提取，同时设计一个全新的空域聚合Transformer架构进行行人时序特征变换，完成对空域行人特征的高效聚合与利用，最终以概率分布的形式完成对行人预测轨迹的输出，达到对突发状况进行合理避让、保持组群行人运动一致性的目的，相关指标表明本架构在预测行人终点方面取得了突破，完成对行人轨迹分布更加准确、高效预测的目的，对于自动驾驶、智慧交通等领域的发展提供了重要帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 空域 聚合 transformer 网络 轨迹 预测 方法 | ||
【主权项】：
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