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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了一种在车辆与电动自行车存在潜在冲突的混合流交叉口场景下建模左转车辆行为的深度学习模型。主要包括以下步骤：对数据进行预处理，将车辆历史轨迹输入车辆运动编码器，提取车辆的历史轨迹特征；将从车辆到潜在目标点的相对位置输入驾驶意图提取模块，引入最大池化层，捕获前往潜在目标点的驾驶意图特征；再将前两个模块的输出输入目标流交互模块，用于建模目标流车辆之间的交互；将混合流对象历史轨迹和从车辆到混合流对象的相对位置输入混合流交互模块；再综合上述提取所得的特征，解码生成车辆未来的行驶轨迹。
主权项：1.一种复杂交通流场景下的车辆行为建模深度学习模型：A、影响左转车辆行为的特征因子提取：考虑到影响混合流场景下车辆行为的因素有历史轨迹、全局意图、目标交通流对象交互和混合流对象交互，构建了车辆运动编码器模块、驾驶意图提取模块、目标流交互模块、混合流交互模块、车辆运动解码器模块来提取以上特征；B、在建模交通对象间的交互时，考虑运动趋势与空间关系作为关键因素：运动趋势可由目标流与混合流的历史轨迹特征反应；目标流对象的空间关系可借由驾驶意图特征隐式地提供，混合流对象间的空间关系则根据与进行计算；其中表示目标流轨迹信息；表示混合流轨迹信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 交叉口左转车与违规自行车交互行为的深度学习建模方法
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