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基于增强意图的循环神经网络模型预测行人轨迹的方法

摘要

本发明提供一种基于增强意图的循环神经网络模型预测行人轨迹的方法,来实现行人的移动轨迹的预测,包括以下步骤:S1)获取轨迹图;S2)意图增强‑语义策略选择;S3)基于门控循环单元的行人移动轨迹预测。本发明的优点是:通过图网络模型的相邻节点增强用户意图,并加入循环神经网络对行人移动轨迹进行预测,该模型在top‑k的准确度上相与其他算法相比效果提升明显。

著录项

  • 公开/公告号CN110929841A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-03-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学城市学院;

    申请/专利号CN201910964360.6

  • 申请日2019-10-11

  • 分类号

  • 代理机构浙江杭州金通专利事务所有限公司;

  • 代理人刘晓春

  • 地址 310015 浙江省杭州市拱墅区湖州街51号

  • 入库时间 2023-12-17 07:34:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-04-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/04 申请日:20191011

    实质审查的生效

  • 2020-03-27

    公开

    公开

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