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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利基于自编码器的不定长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：CN114782493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210426595.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于自编码器的不定长行人轨迹预测方法是由刁宇鹏;苏涵;苏艺腾;曾曦霂;陈旭;刘顺程设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自编码器的不定长行人轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自编码器的不定长行人轨迹预测方法，包括：S1、采用自编码器提取不定长行人轨迹特征，并将不同的历史轨迹在编码阶段扩充到相同的维度；S2、计算目标行人对周围每一个行人编码后的向量的注意力得分，并将这些注意力得分经过权重矩阵合并求值，得到每个行人对于目标行人的注意力权值，并以此作为输出传递给LSTM进行最终的轨迹预测；S3、利用迁移学习方法对自编码器进行模型训练；S4、循环步骤S1～S3。本发明通过利用历史轨迹以及行人之间的相互作用使得目标行人的未来轨迹预测更加接近其真实的未来轨迹。

本发明授权基于自编码器的不定长行人轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.基于自编码器的不定长行人轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用自编码器提取不定长行人轨迹特征，并将不同的历史轨迹在编码阶段扩充到相同的维度；所述自编码器在编码器和解码器部分由三层LSTM组成，其中，编码器部分将扩充轨迹数据的维度，而解码器部分将处理后的特征向量还原为行人轨迹数据；并且编码器部分的输出将作为多头注意力机制的输入； S2、计算目标行人对周围每一个行人编码后的向量的注意力得分，并将这些注意力的分经过权重矩阵合并求值，得到每个行人对于目标行人的注意力权值，并以此作为输出传递给LSTM进行最终的轨迹预测；包括以下步骤： 1将编码的行人轨迹特征向量hti作为目标注意机制的输入，其中，i表示帧t处的任何行人的特征提取； 2分别计算每个hti的查询向量Q，并将所有行人的历史轨迹嵌入到每个关键词向量K和价值向量V中； 3计算每个周围行人i对于目标行人k的注意力得分Sit； 4将每个周围行人i对于目标行人k的注意力得分Sit权重矩阵合并求值，得到每个行人对于目标行人的主应力权值，并将隐藏状态Hkt作为输出； 5隐藏状态Hkt输入至LSTM获得最终的目标行人轨迹预测； S3、利用迁移学习方法对自编码器进行模型训练； S4、循环步骤S1~S3。

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