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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810294015.1 | 专利名称: | 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 |
申请日: | 2018-03-30 | 申请/专利权人 | 陕西师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市长安南路199号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2021-05-11 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN108564118B | 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 |