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摘要：本发明涉及轨迹预测领域，具体涉及一种基于交通参与者之间关系表征的轨迹预测方法。本发明在以各参与者相对距离为特征向量的基础上，加入实例分割对不同参与者的活动范围进行区分，对同类和不同类参与者之间的时空关系进行建模，能够应用于真实复杂的交通环境，有效且强相关地包含了交通场景各个交通参与者的交互特征，提高了轨迹预测的准确性，也极大的促进了轨迹预测的实用性。
主权项：1.一种基于交通参与者之间关系表征的轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对现实场景的连续视频图像进行预处理，得到连续图像帧和连续图像帧中所包含交通参与者的轨迹坐标；步骤S2，对连续图像帧进行实例分割操作，获得交通标线以及环境设施的区域坐标；步骤S3，建立基于各个交通参与者之间相对距离的邻接矩阵和基于各个交通参与者之间交互关系的关系知识图谱，来表示交通参与者轨迹的空间特征；步骤S4，建立轨迹预测网络，将基于各个交通参与者之间相对距离的邻接矩阵和基于各个交通参与者之间交互关系的关系知识图谱分别输入轨迹预测网络，最终获得各个交通参与者轨迹的初步预测结果；步骤S5，将交通参与者轨迹的初步预测结果与步骤S2得到的交通标线以及环境设施的区域坐标进行比对融合；若交通参与者轨迹的初步预测结果与交通标线以及环境设施的区域发生冲突，则重新进行预测；步骤S6，将各个交通参与者轨迹的初步预测结果在RGB图像上进行可视化展示，判断最终结果是否符合实际可解释性；如不符合，则重新进行预测；如符合，则输出各个交通参与者轨迹的初步预测结果作为最终预测结果。
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权利要求：
百度查询： 长安大学 一种基于交通参与者之间关系表征的轨迹预测方法
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