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龍圖騰網(wǎng)獲悉招商局檢測車輛技術(shù)研究院有限公司;武漢理工大學重慶研究院申請的專利一種行人穿越意圖預測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115588162B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211273676.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)一種行人穿越意圖預測方法是由劉冰藝;江熠;陳葳旸;陳新海;韓瑋禎設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-10-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種行人穿越意圖預測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種行人穿越意圖預測方法，方法包括：獲取訓練完備的目標預測模型、待處理的RGB圖像和行人光流圖，目標預測模型包括色彩圖預測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和光流圖預測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，色彩圖預測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括色彩3D深度可分離卷積層和色彩輕量級注意力機制模塊，光流圖預測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括光流3D深度可分離卷積層和光流輕量級注意力機制模塊；通過色彩3D深度可分離卷積層和光流3D深度可分離卷積層將色彩圖和行人光流圖的計算量壓縮，隨后通過色彩輕量級注意力機制模塊和光流輕量級注意力機制模塊提高對復雜空間中重要通道的特征提取和學習能力，減少了行人穿越意圖預測模型的計算量以及參數(shù)量，提高了預測模型在實際中應(yīng)用的可能性。

本發(fā)明授權(quán)一種行人穿越意圖預測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種行人穿越意圖預測方法，其特征在于，包括： 獲取訓練完備的目標預測模型，所述目標預測模型包括色彩圖預測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和光流圖預測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，所述色彩圖預測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括色彩3D深度可分離卷積層和色彩輕量級注意力機制模塊，所述光流圖預測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括光流3D深度可分離卷積層和光流輕量級注意力機制模塊； 獲取待處理色彩圖像和待處理行人光流圖； 基于所述色彩3D深度可分離卷積層和光流3D深度可分離卷積層，分別對所述待處理色彩圖像和待處理行人光流圖進行空間特征提取，獲得色彩空間特征圖和光流空間特征圖，基于所述色彩輕量級注意力機制模塊和光流輕量級注意力機制模塊，分別對所述色彩空間特征和光流空間特征進行通道選擇，獲得色彩預測通道信息和光流預測通道信息； 基于所述色彩預測通道信息和光流預測通道信息，確定行人穿越意圖預測結(jié)果； 所述色彩輕量級注意力機制模塊包括色彩全局平均池化層、第一色彩全連接層、第二色彩全連接層和色彩叉乘運算層； 所述色彩全局平均池化層用于對色彩變換空間特征圖進行全局平均池化操作，獲得色彩全局平均池化特征圖； 所述第一色彩全連接層用于提取色彩全局平均池化特征圖的通道特征，獲得第一色彩通道特征圖； 所述第二色彩全連接層用于提取所述第一色彩通道特征圖的通道特征，獲得第二色彩通道特征圖； 所述色彩叉乘運算層用于對所述第一色彩變換空間特征圖和所述第二色彩通道特征圖進行叉乘運算，獲得所述色彩預測通道信息； 所述光流輕量級注意力機制模塊包括光流全局平均池化層、第一光流全連接層、第二光流全連接層和光流叉乘運算層； 所述光流全局平均池化層用于對光流變換空間特征圖進行全局平均池化操作，獲得光流全局平均池化特征圖； 所述第一光流全連接層用于提取光流全局平均池化特征圖的通道特征，獲得第一光流通道特征圖； 所述第二光流全連接層用于提取所述第一光流通道特征圖的通道特征，獲得第二光流通道特征圖； 所述光流叉乘運算層用于對所述第一光流變換空間特征圖和所述第二光流通道特征圖進行叉乘運算，獲得所述光流預測通道信息。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人招商局檢測車輛技術(shù)研究院有限公司;武漢理工大學重慶研究院，其通訊地址為：401329 重慶市高新區(qū)新金大道9號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。