[发明专利]一种基于深度图卷积网络的跨域可迁移行人轨迹预测方法在审
| 申请号： | 202210810760.3 | 申请日： | 2022-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN115272395A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 曲明成;崔建勋;徐培刚 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学重庆研究院;哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/207 | 分类号： | G06T7/207;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨奥博专利代理事务所(普通合伙) 23220 | 代理人： | 桑林艳 |
| 地址： | 401120 重庆*** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于深度图卷积网络的跨域可迁移行人轨迹预测方法。针对跨域的行人轨迹预测问题，本发明提出了一种基于深度图卷积网络的可迁移行人轨迹预测方法，该方法能够通过在一个行人轨迹数据集上进行深度预测模型的训练，在训练过程中考虑与其它行人轨迹域进行对齐，从而训练得到的模型不仅能够在训练域(源域)上进行很好的轨迹预测，同时能够直接迁移到其它行人轨迹域(目标域)的预测，而不会造成较大偏差。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 图卷 网络 跨域可 迁移 行人 轨迹 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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