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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供了一种基于稀疏时空图Transformer网络的行人轨迹预测方法，属于计算机视觉技术领域。解决了行人在拥挤环境下和长距离轨迹预测效率低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：从图像帧中获取行人的位置信息；S2：使用动态空间Transformer，利用多头注意力机制对空间依赖的多种模型进行联合建模；S3：利用自注意力机制实现跨多个时间步的双向时间依赖性建模；S4：得到具有稀疏变换的时空Transformer网络；S5：设计一种基于时空Transformer的时空块链的模型框架。本发明的有益效果为：本发明提高行人在拥挤环境下和长距离轨迹预测的准确性。
主权项：1.一种基于稀疏时空图Transformer网络的行人轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从图像帧中获取行人的位置信息，对行人轨迹信息进行数据预处理，得到当前帧每个行人的轨迹坐标，通过遍历图像帧，获取行人所有帧对应的轨迹；S2：使用动态空间Transformer，利用自注意力机制对空间依赖关系进行动态建模，利用多头注意力机制对空间依赖的多种模型进行联合建模；S3：使用时间Transformer，利用自注意力机制实现跨多个时间步的双向时间依赖性建模；S4：使用稀疏映射函数entmax15应用于空间和时间Transformer，得到具有稀疏变换的时空Transformer网络；S5：设计一种基于时空Transformer的时空块链的模型框架，同时利用动态空间依赖性和长期的时间依赖性；S6：利用全连接层对行人运动的状态信息生成行人未来的轨迹位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于稀疏时空图Transformer网络的行人轨迹预测方法
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