一种基于SFM-LSTM神经网络模型的过街行人轨迹预测方...
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于SFM‑LSTM神经网络模型的过街行人轨迹预测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：获取过街行人运动状态信息、个体特征信息和人车交互场景信息；步骤2：进行数据预处理和数据增强，建立行人轨迹数据集；步骤3：建立并训练LSTM神经网络模型；步骤4：通过训练后的LSTM神经网络模型获取过街行人的预测轨迹；步骤5：采用最大似然估计法对社会力模型进行参数标定；步骤6：根据社会力模型对预测轨迹进行修正，并输出过街行人的最优预测轨迹；步骤7：将最优预测轨迹广播至附近的车辆，以协助智能网联车辆进行决策，与现有技术相比，本发明具有提高行人过街的安全性、降低车辆的延误率和提高道路的通行能力等优点。
基本信息
专利标题 ：
一种基于SFM-LSTM神经网络模型的过街行人轨迹预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114462667A
申请号 ：
CN202111566614.2
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2021-12-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张希殷承良赵柏暄陈浩林一伟秦超张宇超高瑞金
申请人 ：
上海智能网联汽车技术中心有限公司;上海交通大学
申请人地址 ：
上海市奉贤区金海公路6055号22幢
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
杨宏泰
优先权 ：
CN202111566614.2
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q10/06 G06Q50/26 G06K9/62 G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08 G08G1/09
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20211220
申请日 : 20211220
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
