[发明专利]基于对抗网络的预测行人轨迹方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于对抗网络的预测行人轨迹方法，其特征在于，包括：

获取当前行人过去的历史轨迹信息和真实的未来轨迹信息，并通过对所述历史轨迹信息进行编码处理，得到当前行人的行人运动状态；

利用社交注意力机制对所述行人运动状态进行处理，得到当前行人的权重信息，并利用所述权重信息，得到当前行人预测的未来轨迹信息；

通过将所述预测的未来轨迹信息和所述真实的未来轨迹信息进行辅助互信息函数处理，生成损失函数，并利用所述损失函数对对抗网络进行训练优化，得到训练优化后的对抗网络；

利用所述训练优化后的对抗网络进行行人轨迹预测处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对所述历史轨迹信息进行编码处理，得到当前行人的行人运动状态包括：

通过全连接网络将所述当前行人过去的历史轨迹信息从坐标空间转化到特征空间；

通过将所述特征空间和当前行人上一时刻的行人运动状态进行编码处理，得到当前行人的行人运动状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过将所述特征空间和当前行人上一时刻的行人运动状态进行编码处理，得到当前行人的行人运动状态包括：

其中，是指行人运动状态；是指函数；是指特征空间； 是指函数的权重参数，是编码器的权重参数，通过预训练微调初始化。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用社交注意力机制对所述行人运动状态进行处理，得到当前行人的权重信息包括：

根据当前行人的行人运动状态，计算当前行人与其每个相邻行人的相对运动信息；

利用所述相对运动信息，计算当前行人与其每个相邻行人的注意力权重；

利用所述相对运动信息和所述注意力权重，得到当前行人的权重信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述权重信息，得到当前行人预测的未来轨迹信息包括：

获取当前行人初始的当前运动状态信息；

通过对所述当前行人初始的当前运动状态信息进行更新处理，得到更新后的当前运动状态信息；

通过将所述更新后的当前运动状态信息转化到空间坐标，得到当前行人预测的未来轨迹信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述损失函数包括判别器的总损失函数和生成器的总损失函数；

其中，所述判别器的总损失函数为：

所述生成器的总损失函数为：

；

其中，所述  指判别器；所述指生成器生成的预测轨迹；所述是潜码和生成轨迹之间的互信息的值，是一个常数。

7.一种基于对抗网络的预测行人轨迹装置，其特征在于，包括：

处理模块，用于获取当前行人过去的历史轨迹信息和真实的未来轨迹信息，并通过对所述历史轨迹信息进行编码处理，得到当前行人的行人运动状态；以及利用社交注意力机制对所述行人运动状态进行处理，得到当前行人的权重信息，并利用所述权重信息，得到当前行人预测的未来轨迹信息；

网络训练优化模块，用于通过将所述预测的未来轨迹信息和所述真实的未来轨迹信息进行辅助互信息函数处理，生成损失函数，并利用所述损失函数对对抗网络进行训练优化，得到训练优化后的对抗网络；

预测模块，用于利用所述训练优化后的对抗网络进行行人轨迹预测处理。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于通过全连接网络将所述当前行人过去的历史轨迹信息从坐标空间转化到特征空间；通过将所述特征空间和当前行人上一时刻的行人运动状态进行编码处理，得到当前行人的行人运动状态。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-6任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-6任一项所述的方法。