一种基于稀疏时空图Transformer网络的行人轨迹预测方法
申请号:CN202410744217
申请日期:2024-06-11
公开号:CN118629006B
公开日期:2025-06-06
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于稀疏时空图Transformer网络的行人轨迹预测方法,属于计算机视觉技术领域。解决了行人在拥挤环境下和长距离轨迹预测效率低的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤:S1:从图像帧中获取行人的位置信息;S2:使用动态空间Transformer,利用多头注意力机制对空间依赖的多种模型进行联合建模;S3:利用自注意力机制实现跨多个时间步的双向时间依赖性建模;S4:得到具有稀疏变换的时空Transformer网络;S5:设计一种基于时空Transformer的时空块链的模型框架。本发明的有益效果为:本发明提高行人在拥挤环境下和长距离轨迹预测的准确性。
技术关键词
行人轨迹预测方法
嵌入特征
多头注意力机制
前馈神经网络
节点特征
计算机视觉技术
动态
矩阵
图像
线性
框架
模式
参数
坐标
关系