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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于字典的轨迹预测系统及方法，属于深度学习技术领域。其包括聚类模块，用于针对轨迹数据集进行聚类，以选取代表性轨迹；所选取代表性轨迹送入字典模块。字典模块利用过去编码器和未来编码器进行字典的构建；目标轨迹输入至编码器‑注意力‑解码器预测架构，由过去编码器对目标轨迹的历史轨迹部分进行编码，得到观测特征编码，利用观测特征编码，查询字典，构建辅助特征；通过卷积神经网络CNN将辅助特征与观测特征编码进行融合，融合后的特征作为注意力机制解码器的初始隐藏状态，注意力机制解码器输出预测的未来轨迹。本发明能够有效降低计算成本，使用更少的内存，减少数据冗余。
主权项：1.一种基于字典的轨迹预测系统，其特征在于，包括聚类模块、字典模块以及编码器-注意力-解码器预测架构；所述聚类模块，用于针对轨迹数据集进行聚类，以选取代表性轨迹；所选取代表性轨迹送入字典模块；所述字典模块利用过去编码器和未来编码器进行字典的构建；所述字典模块利用过去编码器对每个所述代表性轨迹中的历史轨迹部分进行编码来生成字典中的键；所述字典模块利用未来编码器对每个代表性轨迹的未来轨迹部分进行编码来生成字典中的值；由键值对组成字典；所述编码器-注意力-解码器预测架构为包括过去编码器、卷积神经网络CNN以及注意力机制解码器组成的序列到序列Seq2seq架构；目标轨迹输入至所述编码器-注意力-解码器预测架构，由过去编码器对目标轨迹的历史轨迹部分进行编码，得到观测特征编码，利用所述观测特征编码，查询所述字典，构建辅助特征；通过卷积神经网络CNN将辅助特征与所述观测特征编码进行融合，融合后的特征作为注意力机制解码器的初始隐藏状态，注意力机制解码器输出预测的未来轨迹；所述利用所述观测特征编码，查询所述字典，构建辅助特征，具体包括查询和构建两个过程：查询过程为：目标轨迹的所述观测特征编码与字典中的所有的键做点乘，并且通过softmax函数获得概率，得到目标轨迹分别与每个代表性轨迹对应的聚类i的中心之间的相似度；构建过程为：将字典中的每个值乘以对应的相似度，以获得构建的辅助特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于字典的轨迹预测系统及方法
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