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申请/专利权人：山东大学
申请日：2023-12-22
公开（公告）日：2024-04-12
公开（公告）号：CN117876983A
主分类号：G06V20/56
分类号：G06V20/56;G06V10/62;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/08;G06T7/246
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开
摘要：本发明涉及轨迹预测技术领域，尤其涉及一种不完整观测下弱势道路使用者轨迹预测方法及系统。该方法包括步骤：获取弱势道路目标使用者的不完整观测信息，利用带有完整运动模式记忆块的特征提取网络对不完整观测信息进行特征提取，得到伪完整运动特征；对不完整观测信息进行特征提取，得到不完整运动特征与时间记忆向量，将不完整运动特征、时间记忆向量与伪完整运动特征进行融合，得到时空融合特征；构建观测存取融合网络，利用观测存取融合网络对时空融合特征进行识别，得到弱势道路目标使用者轨迹的预测结果。本发明有效提高了不完整观测下的第一视角弱势道路使用者轨迹预测的性能。
主权项：1.一种不完整观测下弱势道路使用者轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取弱势道路目标使用者的不完整观测信息，利用带有完整运动模式记忆块的特征提取网络对不完整观测信息进行特征提取，得到伪完整运动特征；对不完整观测信息进行特征提取，得到不完整运动特征与时间记忆向量，将不完整运动特征、时间记忆向量与伪完整运动特征进行融合，得到时空融合特征；构建观测存取融合网络，利用观测存取融合网络对时空融合特征进行识别，得到弱势道路目标使用者轨迹的预测结果，其中，利用不完整观测信息、已知的完整观测信息和已知的未来真值轨迹对观测存取融合网络进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种不完整观测下弱势道路使用者轨迹预测方法及系统
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