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龙图腾网获悉安徽大学;安徽中科星联信息技术有限公司申请的专利一种行人轨迹预测方法、装置、设备和存储介质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：CN117131370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310775612.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种行人轨迹预测方法、装置、设备和存储介质是由邓英剑;陈杰;邓毓;徐睿;李倩;张朝琛;赵坡;李迎松设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种行人轨迹预测方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种行人轨迹预测方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机技术领域。本方案先确定各样本数据和各样本数据对应的未来真实轨迹，然后针对每个样本数据，通过待训练的行人轨迹预测模型，确定该样本数据对应的第一预测轨迹，再确定对应该样本数据的冗余误差，以确定该样本数据对应去除冗余误差的第二预测轨迹，最后以最小化各样本数据的第二预测轨迹与未来真实轨迹的偏差为优化目标，对待训练的行人轨迹预测模型进行训练，以通过训练后的行人轨迹预测模型进行行人轨迹预测。本方案通过消除行人轨迹预测模型引入的随机变量所带来的冗余误差，提高了模型训练的准确性，从而提高了训练后的行人轨迹预测模型预测行人轨迹的准确性。

本发明授权一种行人轨迹预测方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种行人轨迹预测方法，其特征在于，包括： 获取行人历史轨迹数据集，将数据集中每条行人历史轨迹数据根据预设时刻进行分割，将预设时刻之前的历史轨迹数据作为样本数据，将预设时刻之后的历史轨迹数据标注为样本数据对应的未来真实轨迹； 针对每个样本数据，将行人的历史轨迹特征、行人的交互特征、随机变量输入待训练的行人轨迹预测模型中，确定样本数据的第一预测轨迹；其中，行人轨迹预测模型为加入随机变量模拟行人的行为随机性以预测行人轨迹的神经网络模型； 根据样本数据对应的随机变量与预先确定的优化特征，确定样本数据的冗余误差；其中，优化特征由历史轨迹特征和交互特征的拼接特征与优化因子的乘积得到； 根据样本数据的第一预测轨迹和冗余误差的差值，确定样本数据的第二预测轨迹； 以最小化对应样本数据的第二预测轨迹与标注的未来真实轨迹之间的偏差为优化目标，对待训练的行人轨迹预测模型进行训练，以通过训练后的行人轨迹预测模型进行行人轨迹预测。

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