基于社会亲和力长短期记忆网络模型的拥挤场景行人轨迹预测方法

摘要

一种基于社会亲和力长短期记忆网络模型的拥挤场景行人轨迹预测方法，由对获取的数据进行预处理、基于社会亲和力映射图的池化操作、目标轨迹预测、训练模型、构建预测轨迹步骤组成。本发明将数据驱动善于处理连续序列问题的长短期记忆网络结合社会亲和力映射图来进行轨迹预测，模型由序列数据驱动，通过训练可以学习到普遍的行人轨迹模式，再结合预测时提取到的个人的轨迹特征和周围相关行人的轨迹特征，可以实现复杂场景的行人轨迹预测。本发明与现有技术相比，具有方法简单、与环境无关等优点，可用于捕获行人间约定俗成的社会习惯和微妙的交互，预测未来发生的交互。