发明专利已授权

一种多尺度时空特征融合网络的行人轨迹预测方法

📄 申请号：CN202411725558.6 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2024-11-28

公开号

CN119722736B

公开日

2025-11-28

申请人

南通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_246

IPC 分类号

G06T7_246 , G06V40_10 , G06V10_40 , G06V10_62 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0442 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_049 , G06N3_0495 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习时空序列预测

应用场景

自动驾驶, 智能交通, 机器人导航, 视频监控, 智慧城市

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摘要

本发明提供了一种多尺度时空特征融合网络的行人轨迹预测方法，属于计算机视觉技术领域。解决了行人轨迹预测中如何有效学习复杂的时空特征及其相互关系的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：获取数据集数据；S2：使用自注意力机制学习每个行人的时间依赖性特征；S3：将行人坐标转换为空间图；S4：跨时空交互特征通过多头自注意力来提取；S5：获取时间特征、空间特征和跨时空交互特征；S6：将融合后的时空特征通过时间外推卷积神经网络MTCN，实现多轨迹预测。本发明的有益效果为：通过多层时间外推卷积神经网络MTCN实现多轨迹预测。

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

胎压自动检测方法

当前第 / 件

一种基于变压器的噪声消除结构接收机前端电路

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_246)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：7 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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