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基于多重不确定性的行人穿越意向预测方法及装置 

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申请/专利权人:常州大学

摘要:本发明涉及一种基于多重不确定性的行人穿越意向预测方法及装置。方法包括:分别从行人边界框、行人姿态、自车速度和准极坐标提取多尺度时间特征;将多尺度时间特征在通道维度上进行拼接,得到特征FC;对特征FC添加由可学习参数组成的类标志Ttk,并记录通道位置信息,得到特征FT;对特征FT进行特征融合,得到特征FCT,从特征FCT中获取类标志Ttk所在位置的特征,送入MLP中进行依据收集,得到表示判断依据的特征FE;将特征FE拟合为Beta分布,获取行人i的穿越概率及不确定性。本发明在综合各要素信息后得到行人意图结果的同时,获取该结果的可信度,从而给智能车辆控制系统提供可靠的决策依据。

主权项:1.一种基于多重不确定性的行人穿越意向预测方法,其特征在于,方法包括:分别从行人边界框Bi、行人姿态Pi、自车速度V和行人在自车视角的类极坐标Qi提取多尺度时间特征FV、和将提取到的多尺度时间特征FV、和在通道维度上进行拼接以保留时序特征,并转换维度,得到特征FC;对特征FC添加由可学习参数组成的类标志Ttk,基于自注意力机制的全连接的特性,通过类标志Ttk收集各个通道的信息,并使用正弦位置编码PE记录通道位置信息,得到特征FT;对特征FT进行特征融合,得到特征FCT,从特征FCT中获取类标志Ttk所在位置的特征FCT[positionTtk];将类标志Ttk所在位置的特征FCT[positionTtk]送入MLP中进行依据收集,得到表示判断依据的特征FE;将表示判断依据的特征FE拟合为Beta分布,从Beta分布中获取行人i的穿越概率及不确定性。

全文数据:

权利要求:

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