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申请/专利权人：广西师范大学
摘要：本发明提供一种基于动态图卷积的端到端多模态轨迹预测方法，该预测方法通过DG‑Trajector网络模型实现，DG‑Trajector网络模型包括DGANet特征提取模块、端点生成模块和轨迹预测模块，其中，通过DGANet特征提取模块对矢量化特征进行特征编码和特征提取，将提取的特征与锚点输入端点生成模块，进一步生成轨迹端点的位置信息，最后，通过轨迹预测模块来利用生成的轨迹端点信息预测一组轨迹。另外，DG‑Trajector模型通过综合考虑端点损失、预测损失和预测评分损失，能够全面优化目标预测和轨迹预测任务，提高模型的性能和泛化能力，从而更好地适应各种复杂的实际场景。
主权项：1.一种基于动态图卷积的端到端多模态轨迹预测方法，其特征在于，该预测方法通过DG-Trajector网络模型实现，DG-Trajector网络模型包括DGANet特征提取模块、端点生成模块和轨迹预测模块；所述预测方法包括如下步骤：步骤S1、训练DG-Trajector网络模型；步骤S2、输入轨迹数据至DG-Trajector网络模型中进行预处理，预处理得到矢量折线集合，同时还采样得到锚点；步骤S3、矢量折线集合输入至DGANet特征提取模块中，得到矢量化特征，DGANet特征提取模块再对矢量化特征进行特征编码和特征提取，得到全局特征；步骤S4、利用端点生成模块将全局特征和锚点进行结合，生成一组候选端点和端点置信度，根据置信度筛选出前n个最优端点，从而生成轨迹端点信息；步骤S5、通过轨迹预测模块，将生成的轨道端点信息与全局特征结合，生成一组候选轨迹，并输入至轨迹评分器中进行打分，根据打分情况筛选出最高分的K个轨迹作为最终的预测结果；步骤S6、根据步骤S4得到的端点置信度计算端点损失，根据步骤S5得出的预测结果计算预测损失和预测评分损失；当所计算的端点损失、预测损失和预测评分损失均达到最小阈值或者在一个小范围内波动时，步骤S5所得的预测轨迹即为最终的预测结果，否则继续训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西师范大学 一种基于动态图卷积的端到端多模态轨迹预测方法
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