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基于社会亲和力长短期记忆网络模型的拥挤场景行人轨迹预测方法

Name: 基于社会亲和力长短期记忆网络模型的拥挤场景行人轨迹预测方法
Brand: 陕西师范大学
SKU: 2018102940151
Availability: InStock

📄 申请号：CN201810294015.1 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-03-30

公开号

CN108564118B

公开日

2021-05-11

申请人

陕西师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_08 , G06Q10_04 ,

技术画像

所属领域

长短期记忆网络人工智能算法深度学习轨迹预测长短期记忆网络

应用场景

智能交通, 视频监控, 自动驾驶, 机器人导航, 智慧城市

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摘要

一种基于社会亲和力长短期记忆网络模型的拥挤场景行人轨迹预测方法，由对获取的数据进行预处理、基于社会亲和力映射图的池化操作、目标轨迹预测、训练模型、构建预测轨迹步骤组成。本发明将数据驱动善于处理连续序列问题的长短期记忆网络结合社会亲和力映射图来进行轨迹预测，模型由序列数据驱动，通过训练可以学习到普遍的行人轨迹模式，再结合预测时提取到的个人的轨迹特征和周围相关行人的轨迹特征，可以实现复杂场景的行人轨迹预测。本发明与现有技术相比，具有方法简单、与环境无关等优点，可用于捕获行人间约定俗成的社会习惯和微妙的交互，预测未来发生的交互。

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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

一种具有中心控制节点的网络拥塞控制方法

当前第 / 件

草莓成熟度识别及采摘分捡机

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