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摘要：本发明提出了一种结合自适应加权融合机制与行人步行行为规范的空间图注意力机制行人轨迹预测方法。首先，通过融合自适应加权机制的BiLSTM网络，准确提取行人运动轨迹的时序特征，增强了特征提取的灵活性和精度。其次，利用空间图注意力机制，构建目标行人与周围行人之间的初步交互特征，并通过该机制获取目标行人和周围行人的空间图注意力特征，精准捕捉行人之间的动态交互关系。接着，在行人步行行为规范的约束下，对空间注意力交互特性进行二次动态规划，确保轨迹预测结果更符合实际行人行为模式。最后，通过对多种轨迹特征的融合，利用序列到序列模型Seq2Seq将行人的当前状态映射到未来轨迹，从而实现了高精度的行人轨迹预测。
主权项：1.一种结合自适应加权融合机制与行人步行行为规范的空间图注意力机制行人轨迹预测方法，其特征在于，包括：S1、基于一种融合自适应加权融合机制方法的BiLTSM网络对行人运动轨迹获取时序特征fa。S2、利用目标行人和周围行人之间关系来构建初步的交互特征fb，并通过空间注意力机制获取待检测目标行人和周围行人的空间图注意力特征fc。S3、利用S2步骤中获取的空间图注意力特征fc，在基于行人步行行为规范约束下，利用空间图注意力机制对目标行人的空间注意力交互特性二次动态规划。S4、利用S1、S2和S3步骤获取到的行人各项轨迹特征将其特征融合，并通过序列到序列模型Seq2Seq将行人在某一段时间内的状态映射到未来一段时间的轨迹。
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百度查询： 哈尔滨理工大学 一种结合自适应加权融合机制与行人步行行为规范的空间图注意力机制行人轨迹预测方法
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