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      天訊瑞達通信技術有限公司;華中科技大學林寧獲國家專利權

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      龍圖騰網獲悉天訊瑞達通信技術有限公司;華中科技大學申請的專利基于多重空間圖和時間融合的行人軌跡預測方法及裝置獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114170678B 。

      龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202111366488.6,技術領域涉及:G06V40/20;該發明授權基于多重空間圖和時間融合的行人軌跡預測方法及裝置是由林寧;王吉星;楊鈾;曹雪松;劉瓊;徐淑珍;于瑞澤;匡勝貴;童玲設計研發完成,并于2021-11-18向國家知識產權局提交的專利申請。

      基于多重空間圖和時間融合的行人軌跡預測方法及裝置在說明書摘要公布了:本發明公開了基于多重空間圖和時間融合的行人軌跡預測方法及裝置,方法包括:獲取目標場景下各個行人的行人軌跡集合,其中,所述行人軌跡包括行人的空間位置信息和時間信息;從所述行人軌跡集合中提取空間局部信息、空間全局信息、時序局部信息和時序全局信息;將所述空間局部信息和所述空間全局信息進行第一融合,得到多重空間特征;將所述時序局部信息和所述時序全局信息進行第二融合,得到時序特征;根據所述多重空間特征和所述時序特征,確定目標行人的軌跡預測信息。本發明提高了行人軌跡預測的準確性,可廣泛應用于人工智能技術領域。

      本發明授權基于多重空間圖和時間融合的行人軌跡預測方法及裝置在權利要求書中公布了:1.基于多重空間圖和時間融合的行人軌跡預測方法,其特征在于,包括: 獲取目標場景下各個行人的行人軌跡集合,其中,所述行人軌跡包括行人的空間位置信息和時間信息; 從所述行人軌跡集合中提取空間局部信息、空間全局信息、時序局部信息和時序全局信息; 將不同時間上的所述空間局部信息和所述空間全局信息進行第一融合,得到多重空間特征,其中,所述多重空間特征表征當前及以前時刻下行人受到的不同時刻周圍行人的影響力; 將所述時序局部信息和所述時序全局信息進行第二融合,得到時序特征; 根據所述多重空間特征和所述時序特征,確定目標行人的軌跡預測信息; 其中,所述從所述行人軌跡集合中提取空間局部信息和空間全局信息,包括: 從所述行人軌跡集合中,獲取每個行人在連續時刻中的位置信息; 獲取各個行人之間的交互關系的鄰接矩陣; 根據所述位置信息和所述鄰接矩陣確定在每個行人周圍的其他行人產生的影響力大??; 所述將不同時間上的所述空間局部信息和所述空間全局信息進行第一融合,得到多重空間特征,包括以下步驟: 將不同時刻構成的無向圖進行合并輸入多重空間Transformer; 通過所述多重空間Transformer根據每個行人在連續時刻中的所述位置信息計算多幀之間以前時刻的行人對后來時刻的行人的影響力,得到所述多重空間特征; 所述根據所述位置信息和所述鄰接矩陣確定在每個行人周圍的其他行人產生的影響力大小,包括: 獲取目標圖片幀; 根據所述位置信息和所述鄰接矩陣,計算所述目標圖片幀下每個行人周圍的其他行人產生的影響力大小; 將所述目標圖片幀下每個行人周圍的其他行人產生的影響力大小推廣到其他多個圖片幀上,通過定義計算以前時刻里的行人對后來時刻的行人的影響力大小,得到每個行人在當前時刻和歷史時刻下周圍的其他行人產生的影響力大??; 其中,所述以前時刻里的行人對后來時刻的行人的影響力大小的計算公式為; ; 其中,代表時刻行人對時刻行人的影響力大小,代表以前時刻,代表后來時刻,代表時刻行人的查詢向量,代表時刻行人的鍵向量,代表行人的值向量,代表查詢向量、鍵向量和值向量的問題維度,用于將不同行人對行人i的權重進行歸一化,使它們的和為1,表示與行人有交互關系的行人集合。

      如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯系本專利的申請人或專利權人天訊瑞達通信技術有限公司;華中科技大學,其通訊地址為:510000 廣東省廣州市天河區華利路19號三樓;或者聯系龍圖騰網官方客服,聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。

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