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申请/专利权人：山东科技大学
申请日：2024-05-20
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118193992A
主分类号：G06F18/20
分类号：G06F18/20;G06F18/213;G06F18/22;G06F17/16;G06N3/0455;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本申请提供了一种基于Transformer的多模态轨迹预测方法、系统及设备，属于交通轨迹预测技术领域。该方法确定目标对象对应的观测时序特征序列；将观测时序特征序列输入预设编码器，以通过预先训练的参数矩阵，确定自注意力机制中相应的第一矩阵Q、第二矩阵K及第三矩阵V；通过预设数组连接操作，分别将第二矩阵K及第三矩阵V与预设数组连接，以确定第二修正矩阵K及第三修正矩阵V；基于第一矩阵Q、第二修正矩阵K及第三修正矩阵V，确定与各交通参与对象对应的观测时序张量；通过预设解码器，对观测时序张量进行解码，以根据解码后的张量及轨迹生成模型，生成多模态轨迹，以将各多模态轨迹发送至目标对象对应的用户终端。
主权项：1.一种基于Transformer的多模态轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标对象对应的观测时序特征序列；其中，所述观测时序特征序列包括分别对应于预设观测时长内各预设观测时刻的多个空间特征序列；所述空间特征序列包括所述目标对象及其相应的周围对象在内的交通参与对象的空间特征；将所述观测时序特征序列输入预设编码器，以通过预先训练的参数矩阵，确定自注意力机制中相应的第一矩阵Q、第二矩阵K及第三矩阵V；通过预设数组连接操作，分别将所述第二矩阵K及所述第三矩阵V与相应的预设数组连接，以确定第二修正矩阵K及第三修正矩阵V；基于所述第一矩阵Q、所述第二修正矩阵K及所述第三修正矩阵V，确定与各所述交通参与对象对应的观测时序张量；通过预设解码器，对所述观测时序张量进行解码，以根据解码后的张量及预先训练的轨迹生成模型，生成各所述交通参与对象分别对应的多模态轨迹，以将各所述多模态轨迹发送至所述目标对象对应的用户终端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种基于Transformer的多模态轨迹预测方法、系统及设备
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