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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于稀疏时空图Transformer网络的行人轨迹预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118629006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410744217.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于稀疏时空图Transformer网络的行人轨迹预测方法是由顾翔;高龙;陈峰;曹明明;王进;陈亮;万杰设计研发完成，并于2024-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏时空图Transformer网络的行人轨迹预测方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种基于稀疏时空图Transformer网络的行人轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏时空图Transformer网络的行人轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从图像帧中获取行人的位置信息，对行人轨迹信息进行数据预处理，得到当前帧每个行人的轨迹坐标，通过遍历图像帧，获取行人所有帧对应的轨迹；S2：使用动态空间Transformer，利用自注意力机制对空间依赖关系进行动态建模，利用多头注意力机制对空间依赖的多种模式进行联合建模；S3：使用时间Transformer，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：使用稀疏映射函数entmax15应用于空间和时间Transformer，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，同时利用动态空间依赖性和长期的时间依赖性；所述步骤S5具体为：观测轨迹首先通过全连接层得到输入特征，接着进入到稀疏空间Transformer和稀疏时间Transformer，第l个时空块的输入是由第l-1个时空块在时间步长Tobs-k+1的输出，稀疏空间Transformer和稀疏时间Transformer被堆叠来生成输出张量，同时利用残差连接，以实现稳定的训练，稀疏空间Transformer从输入中提取空间特征； 和进行融合得到作为后续稀疏时间Transformer的输入，最终生成一个新的张量 获得输出张量并将该张量作为第l+1个时空块的输入；S6：利用全连接层对行人运动的状态信息生成行人未来的轨迹位置。

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