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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明涉及一种基于时序知识图谱和认知推理的拟人化行人过街意图识别方法，旨在提高自动驾驶系统对行人过街意图识别的准确性、可靠性和泛化性。方法首先构建所需数据集，训练视频描述生成模型和四元组提取模型，建立面向行人过街场景的时序知识图谱。然后，采用认知推理技术，将时序知识图谱中的实体关系提取为过街特征输入模型进行训练，得到针对过街场景的认知推理模型，推理行人过街意图并储存。最后，将构建的模型应用于实时场景，通过拟人化认知类比推理技术实现行人过街意图识别。该方法在提高预测准确性、增强系统鲁棒性和增强可解释性方面具有显著优势，为自动驾驶系统的发展提供了重要支持。
主权项：1.一种基于时序知识图谱和认知推理的拟人化行人过街意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用开源数据和自采集视频数据，建立视频描述生成模型以获取视频的描述性文本，构建适用于本发明的数据集；S2：训练四元组提取模型，提取四元组以构建面向行人过街场景的时序知识图谱；S3：采用认知推理技术，提取图谱中隐含的特征关系并输入推理模型中进行训练，根据训练结果对模型进行优化，得到针对过街场景的认知推理模型，并将模型推理得到的行人过街意图以四元组形式存入子图；S4：采集自动驾驶车辆的视频数据，构建用于行人意图识别的实时图谱；S5：构建拟人化认知类比推理技术，采用图匹配算法，将实时图谱与时序知识图谱中的子图进行匹配，以找到相似度最高的子图，提取子图行人过街意图作为当前行人过街意图，完成识别流程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于时序知识图谱和认知推理的拟人化行人过街意图识别方法
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