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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种过街行人轨迹预测的系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114187577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111515652.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种过街行人轨迹预测的系统及方法是由杨睿涵;王春燕;赵万忠;秦亚娟;张自宇;孟琦康;黄恒;张文彬设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种过街行人轨迹预测的系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种过街行人轨迹预测的系统及方法，包括：对斑马线区域进行实时识别和检测，获取该区域上行人数量信息以及行人的个体特征；获取行人的当前位置信息和历史轨迹；获取斑马线位置的信号灯信息以及车辆在斑马线等待区的位置信息；对行人轨迹进行预测。本发明具有预测速度快、精度高、适用场景广等特点；本发明通过对场景进行区域划分并构建不同的预测逻辑，减少处理步骤、提高识别精度和速度，有效解决过街行人轨迹预测精度不高、速度慢的问题。

本发明授权一种过街行人轨迹预测的系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种过街行人轨迹的预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对斑马线区域进行实时识别和检测，获取该区域上行人数量信息以及行人的个体特征； 2获取行人的当前位置信息和历史轨迹； 3获取斑马线位置的信号灯信息以及车辆在斑马线等待区的位置信息； 4根据所述步骤1-3中获取到的信息及不同性别、年龄段和身高段下行走速度的平均值Vm，长短期记忆神经网络的参数，社交型长短期记忆神经网络的参数对行人轨迹进行预测； 所述步骤2中采用多目标跟踪算法跟踪检测到的行人，并提取收集其当前位置信息和历史轨迹；行人的当前位置信息和历史轨迹表示为斑马线鸟瞰图上的位置坐标x,y；其中，鸟瞰图坐标系上Y轴被定义为垂直于斑马线的坐标轴，X轴被定义为平行于斑马线的坐标轴，坐标原点0,0被定义为斑马线鸟瞰图的左下角； 所述步骤4的具体方法为： 41斑马线区域分为区域Ⅰ和区域Ⅱ，其中区域Ⅰ占比斑马线全域区域Ⅱ占比斑马线全域 42根据斑马线内行人数量和待测行人所在区域Ⅰ或Ⅱ确定预测算法，斑马线内若无行人则停止预测； 43斑马线内行人数量为单人、待测行人位于区域Ⅰ： 待测行人A，基于社会力模型考虑斑马线等待区车辆对其排斥力过街目标点对其吸引力 所述斑马线等待区车辆对其排斥力大小为： 式中，α1为车辆对行人影响的权重系数，x1,y1为待测行人A的位置坐标，x2,y2为等待区车辆的位置坐标，排斥力的方向为等待区车辆指向待测行人A方向，e为自然常数； 所述过街目标点对其吸引力大小为： 式中，β1，β2为过街目标点对行人影响的权重系数，x1,y1为待测行人A当前的位置坐标，x3,y3为绿灯正常时目标点的位置坐标，x4,y4为绿灯闪烁时目标点的位置坐标，吸引力的方向为待测行人A指向过街目标点； 作用在待测行人A上的社会力合力为： 预测时间Δt后的待测行人A位置xAt+1,yAt+1为： 式中，VA m为待测行人A性别、年龄段及身高段对应的平均速度，DA为待测行人A的心情特征对应的速度增益系数，ωA为社会力合力与斑马线X轴的夹角，xA t,yA t为待测行人A当前位置坐标； 44斑马线内行人数量为单人、待测行人位于区域Ⅱ：使用鲸鱼算法优化后的长短期记忆神经网络进行预测； 45斑马线内行人数量为多人、待测行人位于区域Ⅰ： 定义待测行人为B，基于社会力模型考虑斑马线等待区车辆对其排斥力过街目标点对其吸引力其余行人对其社会力 所述斑马线等待区车辆对其排斥力大小为： 式中，α2、α3分别为等待区车辆对行人影响的权重系数，x'4,y'4为待测行人B当前的位置坐标，x5,y5为等待区车辆的位置坐标，xn,yn其余行人的位置坐标，排斥力的方向为等待区车辆指向待测行人B方向； 所述过街目标点对其吸引力大小为： 式中，β3、β4为过街目标点对行人影响的权重系数，x'4,y'4为行人当前的位置坐标，x6,y6为绿灯正常时目标点的位置坐标，x7,y7为绿灯闪烁时目标点的位置坐标，吸引力的方向为待测行人B指向过街目标点； 其余行人对其社会力大小为： 式中，λ1，λ2为其余行人对待预测行人影响的权重系数，x'4,y'4为待测行人B当前的位置坐标，xP,yP为其余行人的位置坐标； 作用在待测行人B上的社会力合力为： 预测时间Δt后的行人B位置xBt+1,yBt+1为： 式中，VB m为待测行人B性别、年龄段及身高段对应的平均速度，DB为待测行人B的心情特征对应的速度增益系数，ωB为社会力合力与斑马线X轴的夹角，xB t,yB t为待测行人B当前位置坐标； 46斑马线内行人数量为多人、待测行人位于区域Ⅱ： 使用社交型长短期记忆神经网络进行预测，具体预测过程为： {x1 pre,y1 pre,x2 pre,y2 pre，…,xn pre,yn pre}＝SocialLSTM{x1,y1,x2,y2，…,xn,yn} 式中，x1 pre,y1 pre,x2 pre,y2 pre，…,xn pre,yn pre为区域内所有行人1至行人n的预测位置坐标；x1,y1,x2,y2，…,xn,yn为区域内行人1至行人n的历史位置坐标；x1,y1,x2,y2，…,xn,yn为社交型长短期记忆神经网络的输入，x1 pre,y1 pre,x2 pre,y2 pre，,xn pre,yn pre为社交型长短期记忆神经网络的输出。

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