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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种融合行人意图和社会力模型的行人过街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：CN115424236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210972400.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种融合行人意图和社会力模型的行人过街轨迹预测方法是由秦亚娟;王春燕;赵万忠;张自宇;杨睿涵;陈宇帆;李政翰;刘利锋;王展;刘晓强设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合行人意图和社会力模型的行人过街轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合行人意图和社会力模型的行人过街轨迹预测方法，包括以下步骤：获取自车行驶状态信息、车辆前方图像和行人运动状态信息；对图像中过街行人姿态关键点进行检测并拟合人体姿态骨架；根据人体姿态骨架，选取能表达行人意图的关键点，计算关键点之间的距离和角度参数；判断行人意图；建立行人在过街时受到的自驱动力、目的地吸引力以及人车交互斥力，并求取合力；根据设定的时间步长，对行人过街运动轨迹进行预测。本发明的行人过街轨迹预测方法融合了行人意图识别过程，对传统的社会力模型进行改进，能够反应出真实的行人过街行为，提高行人过街轨迹预测的准确性。

本发明授权一种融合行人意图和社会力模型的行人过街轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合行人意图和社会力模型的行人过街轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取自车行驶状态信息、车辆前方图像和行人运动状态信息； 2根据所述步骤1中采集到的车辆前方图像，利用Openpose算法对图像中过街行人姿态关键点进行检测并拟合人体姿态骨架；根据人体姿态骨架，选取能表达行人意图的关键点，计算关键点之间的距离和角度参数； 3将所述步骤2中的距离和角度参数作为特征向量输入到训练后的LVQ神经网络模型中，判断行人意图； 4建立行人在过街时受到的自驱动力、目的地吸引力以及人车交互斥力，并求取合力，将行人意图以权重形式在社会力模型中量化；根据设定的时间步长，对行人过街运动轨迹进行预测； 所述步骤4的具体步骤如下： 41行人在无交通信号道路上过街时，用社会力模型描述行人的运动，根据步骤1中的车辆行驶状态信息和行人运动状态信息，建立自驱动力目的地对行人的吸引力以及人车之间交互斥力 42将行人意图以权重形式在社会力模型中量化，求取自驱动力目的地对行人的吸引力以及人车之间交互斥力三者之间的合力根据设定的时间步长，对行人过街运动轨迹进行预测； 其中，为行人在t时刻受到的合力；为行人在t时刻速度的矢量表示；β1、β2和β3为权重参数；和分别为行人在t时刻和t+1时刻所处位置的矢量表示；和分别为行人在t时刻和t+1时刻速度的矢量表示；Δt为时间步长。

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