发明专利已授权

一种基于稀疏时空图Transformer网络的行人轨迹预测方法

📄 申请号：CN202410744217.7 📄 发布日：2025/12/12

著录项目信息

申请日

2024-06-11

公开号

CN118629006B

公开日

2025-06-06

申请人

南通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_58

IPC 分类号

G06V20_58 , G06V10_82 , G06N3_0455 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_082 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图神经网络轨迹预测

应用场景

自动驾驶, 智能交通, 行人检测, 机器人导航, 视频监控

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摘要

本发明提供了一种基于稀疏时空图Transformer网络的行人轨迹预测方法，属于计算机视觉技术领域。解决了行人在拥挤环境下和长距离轨迹预测效率低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：从图像帧中获取行人的位置信息；S2：使用动态空间Transformer，利用多头注意力机制对空间依赖的多种模型进行联合建模；S3：利用自注意力机制实现跨多个时间步的双向时间依赖性建模；S4：得到具有稀疏变换的时空Transformer网络；S5：设计一种基于时空Transformer的时空块链的模型框架。本发明的有益效果为：本发明提高行人在拥挤环境下和长距离轨迹预测的准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种纺织机纺织尘收集装置及其方法

当前第 / 件

一种建筑防水卷材码垛装置

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G06V20_00 G06V20_05 G06V20_10 G06V20_13 G06V20_17 G06V20_20 G06V20_30 G06V20_40 G06V20_50 G06V20_52 G06V20_54 G06V20_56 G06V20_58 G06V20_59 G06V20_60 G06V20_62 G06V20_64 G06V20_68 G06V20_69 G06V20_70 覆盖20个领域

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