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申请/专利权人：重庆大学;重庆大学附属肿瘤医院

摘要：本发明公开了一种基于分级包络域适应的行人轨迹预测方法，包括：获取源域原始轨迹样本和目标域原始轨迹样本；构建基于分级包络域适应的行人轨迹预测模型，即MESC‑HEDA模型；利用源域原始轨迹样本和目标域原始轨迹样本对MESC‑HEDA模型进行训练，并对目标域原始轨迹样本中的行人轨迹进行预测，其中，MESC‑HEDA模型包括：双级包络样本构造模块、全局层次包络样本构造模块和分级包络域适应模块，其中，双级包络样本构造模块包括局部层次包络样本构造子模块、个体层次包络样本构造子模块、双级包络样本特征融合子模块；分级包络域适应模块包括局部层次包络域适应子模块和全局层次包络域适应子模块。本发明有效地解决了行人轨迹场景中域偏移问题。

主权项：1.一种基于分级包络域适应的行人轨迹预测方法，其特征在于，包括：获取源域原始轨迹样本和目标域原始轨迹样本；构建基于分级包络域适应的行人轨迹预测模型，即MESC-HEDA模型；利用源域原始轨迹样本和目标域原始轨迹样本对MESC-HEDA模型进行训练，并对目标域原始轨迹样本中的行人轨迹进行预测，其中，MESC-HEDA模型包括：双级包络样本构造模块、全局层次包络样本构造模块和分级包络域适应模块，其中，双级包络样本构造模块包括局部层次包络样本构造子模块、个体层次包络样本构造子模块、双级包络样本特征融合子模块；分级包络域适应模块包括局部层次包络域适应子模块和全局层次包络域适应子模块，局部层次包络样本构造子模块，用于根据样本空间层次的行人邻接关系，生成局部层次包络样本，包括源域的局部层次包络样本和目标域的局部层次包络样本，个体层次包络样本构造子模块，用于根据样本中个体层次的行人关系，生成个体层次包络样本，包括源域的个体层次包络样本和目标域的个体层次包络样本，双级包络样本特征融合子模块，用于根据局部层次包络样本和个体层次包络样本，生成双级包络样本，包括源域的双极包络样本和目标域的双极包络样本，全局层次包络样本构造模块，用于根据双级包络样本的时空特征分布，生成全局层次包络样本，包括源域的全局层次包络样本和目标域的全局层次包络样本，局部层次包络域适应子模块，用于根据源域和目标域的局部层次包络样本，利用注意力机制确定局部层次域分布对齐损失，全局层次包络域适应子模块，用于根据源域和目标域的全局层次包络样本，确定全局层次域分布对齐损失。

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百度查询： 重庆大学 重庆大学附属肿瘤医院 一种基于分级包络域适应的行人轨迹预测方法