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龙图腾网恭喜南方科技大学申请的专利行人轨迹预测方法、装置、设备及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：CN114155270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202111324745.X，技术领域涉及：G06T7/20；该发明授权行人轨迹预测方法、装置、设备及存储介质是由余剑峤;高嘉时设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本行人轨迹预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提出一种行人轨迹预测方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理领域，其中方法包括：获取行人历史轨迹数据，将行人历史轨迹数据输入到预先训练的特征向量编码模型，得到行人轨迹特征向量，将行人轨迹特征向量输入到预先训练的交互类型估计模型得到交互类型潜变量信息，将交互类型潜变量信息和行人轨迹特征向量输入到预先训练的行为预测模型，得到行人轨迹预测概率分布结果。本实施例避免相关技术中，行人之间无差别互动的问题，提高轨迹预测准确率，并且利用多模态的行为预测模型得到行人轨迹预测概率分布结果，使得预测能够得到多个行人的合理轨迹，提高轨迹预测的普适性。

本发明授权行人轨迹预测方法、装置、设备及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；将所述行人历史轨迹数据输入到预先训练的特征向量编码模型，得到行人轨迹特征向量；将所述行人轨迹特征向量输入到预先训练的交互类型估计模型得到交互类型潜变量信息；将所述交互类型潜变量信息、所述行人轨迹特征向量和所述行人历史轨迹数据输入到预先训练的行为预测模型，得到行人轨迹预测概率分布结果；所述特征向量编码模型包括自编码模块、社会编码模块和特征向量时间模块，所述将所述行人历史轨迹数据输入到预先训练的特征向量编码模型，得到行人轨迹特征向量，包括：将所述行人历史轨迹数据输入到预先训练的所述自编码模块得到自编码特征向量；将所述行人历史轨迹数据输入到预先训练的所述社会编码模块和所述特征向量时间模块得到社会编码特征向量，所述社会编码模块包括至少一个全连接层和多层注意力网络，所述多层注意力网络包括至少一个自注意力网络，所述特征向量时间模块为长短期记忆网络；将所述自编码特征向量和所述社会编码特征向量输入到所述特征向量时间模块，得到所述行人轨迹特征向量；所述交互类型估计模型包括：社会互动分类模型和潜变量估计模型，所述社会互动分类模型为感知器分类模型，所述将所述行人轨迹特征向量输入到预先训练的交互类型估计模型得到交互类型潜变量信息，包括：将所述行人轨迹特征向量输入到所述感知器分类模型得到交互类型分布结果，对所述交互类型分布结果进行随机梯度估计得到所述交互类型分布结果；将所述交互类型分布结果输入到所述潜变量估计模型，得到所述交互类型潜变量信息，所述潜变量估计模型为CVAE生成模型。

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