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摘 要:本发明涉及一种基于场景约束GAN的行人轨迹预测方法,包括:步骤1,从公开的数据集ETH和UCY中获取训练数据集,包括目标行人轨迹和所在的场景;步骤2,构建场景约束GAN网络模型;步骤3,利用训练数据集训练,得到包含参数的基于景约束GAN网络模型;步骤4,将行人轨迹和所在的场景图像输入网络,即可预测得到行人未来的轨迹。本发明使用长短期记忆网络处理行人轨迹,并将卷积神经网络提取的场景对行人轨迹的约束信息嵌入隐含状态,从而提高轨迹预测准确度。本发明约束轨迹的因素考虑全面,对轨迹预测有更好的精确度和鲁棒性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010184875.7 | 专利名称: | 一种基于场景约束GAN的行人轨迹预测方法 |
申请日: | 2020-03-17 | 申请/专利权人 | 陕西师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市雁塔区长安南路199号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/774搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-04-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111428763B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |