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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种融合运动目标分析的行人轨迹预测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：CN115272712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210886496.1，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权一种融合运动目标分析的行人轨迹预测方法是由刘绍华;孙靖凯设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合运动目标分析的行人轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合运动目标分析的行人轨迹预测方法，属于行人轨迹预测领域。本发明方法设计了一种多精度的行人特征表示方法，利用门控循环神经网络GRU编码行人历史位置信息，构建了主网络‑子网络联合的行人轨迹预测模型，设计三个子网络完成三种子任务：预测行人终点的细精度坐标和粗精度坐标，以及对场景内各子区域打分；设计主网络预测行人终点坐标，并利用注意力机制融合主网络和子网络的输出向量；最后利用条件变分自动编码器对编码状态进行解码，预测出行人未来的多模态轨迹。本发明提高了行人意图分析的鲁棒性，解决了行人中间意图不明确的问题，预测的终点坐标可以逐步逼近真实目标，与真实轨迹基本完全拟合。

本发明授权一种融合运动目标分析的行人轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合运动目标分析的行人轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：从行人历史轨迹视频中提取多精度数据，包括行人的粗精度坐标信息、细精度坐标信息和动态场景信息； 所述粗精度坐标是将场景区域划分后确定的行人所在的子区域坐标，细精度坐标是指行人在场景中的坐标；所述粗精度坐标信息和细精度坐标信息均包括行人坐标位置、速度和加速度； 步骤二：构建主网络-子网络联合的行人轨迹预测模型； 所述行人轨迹预测模型的子网络，对输入的行人粗精度坐标信息、行人细精度坐标信息和动态场景信息三种数据进行编码，再利用门控循环神经网络模型GRUsub进行序列建模，预测输出当前时刻的行人运动意图向量，然后将行人运动意图向量输入三个子任务模型；第一个子任务模型利用多层感知机ffine对行人运动意图向量进行映射，得到行人终点的细精度坐标；第二个子任务模型利用多层感知机fcoarse对行人运动意图向量进行映射，得到行人终点的粗精度坐标；第三个子任务模型先利用矩阵Wscore对行人运动意图向量进行映射，再接ReLU激活函数，然后使用Softmax函数对场景内各子区域进行重要性评分； 所述行人轨迹预测模型的主网络，利用多层感知机fe对输入的行人细精度坐标信息编码后，再与当前时刻行人的目标意图向量一起输入门控循环神经网络模型GRU中，GRU输出行人在当前时刻的行人运动状态向量，再利用多层感知机fgoal对GRU的输出进行映射，预测行人终点坐标；所述行人的目标意图向量由子网络的GRUsub输出和主网络的GRU输出利用注意力机制融合计算获得； 步骤三：在轨迹解码阶段，利用条件变分自动编码器CVAE生成多模态轨迹。

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