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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于双通道的行人过街意向预测方法、模型及装置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：CN116824541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310597833.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于双通道的行人过街意向预测方法、模型及装置是由杨彪;慕言;韦智文;徐黎明;倪蓉蓉;杨长春设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双通道的行人过街意向预测方法、模型及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于双通道的行人过街意向预测方法、模型及装置，方法包括：获取与行人过街相关的观察帧；利用姿态估计提取算法SimCC从所述观察帧中提取目标行人的行人骨架信息X；从所述行人骨架信息X中提取时空行为特征Ks；从所述观察帧的最后一帧图片中提取与目标行人有关的交通场景对象交互关系特征Us；利用自适应平均池化层AAP深度融合所述时空行为特征Ks和所述交通场景对象交互关系特征Us，实现鲁棒的行人过街意图预测。本发明可以准确预测行人的过街意图。

本发明授权基于双通道的行人过街意向预测方法、模型及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道的行人过街意向预测方法，其特征在于， 包括： 获取与行人过街相关的观察帧； 利用姿态估计提取算法SimCC从所述观察帧中提取目标行人的行人骨架信息X； 从所述行人骨架信息X中提取时空行为特征Ks； 从所述观察帧的最后一帧图片中提取与目标行人有关的交通场景对象交互关系特征Us； 利用自适应平均池化层AAP深度融合所述时空行为特征Ks和所述交通场景对象交互关系特征Us，实现鲁棒的行人过街意图预测； 所述利用自适应平均池化层AAP深度融合所述时空行为特征Ks和所述交通场景对象交互关系特征Us，实现鲁棒的行人过街意图预测，包括： 先利用自适应平均池化层AAP池化交通场景对象交互关系特征Us,并用sigmoid规范化； 然后通过注意力机制关注时空行为特征Ks，使时空行为特征Ks具有更大的权重； 再基于所述注意力机制的输出结果，融合所述交通场景对象交互关系特征Us和所述时空行为特征Ks，得到融合特征其中， 最后采用全连接层预测目标行人的过街意图YP；其中， 设阈值为0.5，经过离散化处理，将PP映射为YP； SiLU·表示激活函数，Att·表示基于注意力的变换函数，Wa表示可学习的注意力权重，Linear·用于分类输出有过街无过街意图概率；σ为sigmoid函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人常州大学，其通讯地址为：213000 江苏省常州市武进区湖塘镇滆湖中路21号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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