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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。
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百度查询： 常州大学 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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