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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利一種融合行人意圖和社會力模型的行人過街軌跡預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115424236B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210972400.3，技術領域涉及：G06V20/58；該發明授權一種融合行人意圖和社會力模型的行人過街軌跡預測方法是由秦亞娟;王春燕;趙萬忠;張自宇;楊睿涵;陳宇帆;李政翰;劉利鋒;王展;劉曉強設計研發完成，并于2022-08-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合行人意圖和社會力模型的行人過街軌跡預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合行人意圖和社會力模型的行人過街軌跡預測方法，包括以下步驟：獲取自車行駛狀態信息、車輛前方圖像和行人運動狀態信息；對圖像中過街行人姿態關鍵點進行檢測并擬合人體姿態骨架；根據人體姿態骨架，選取能表達行人意圖的關鍵點，計算關鍵點之間的距離和角度參數；判斷行人意圖；建立行人在過街時受到的自驅動力、目的地吸引力以及人車交互斥力，并求取合力；根據設定的時間步長，對行人過街運動軌跡進行預測。本發明的行人過街軌跡預測方法融合了行人意圖識別過程，對傳統的社會力模型進行改進，能夠反應出真實的行人過街行為，提高行人過街軌跡預測的準確性。

本發明授權一種融合行人意圖和社會力模型的行人過街軌跡預測方法在權利要求書中公布了：1.一種融合行人意圖和社會力模型的行人過街軌跡預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 1獲取自車行駛狀態信息、車輛前方圖像和行人運動狀態信息； 2根據所述步驟1中采集到的車輛前方圖像，利用Openpose算法對圖像中過街行人姿態關鍵點進行檢測并擬合人體姿態骨架；根據人體姿態骨架，選取能表達行人意圖的關鍵點，計算關鍵點之間的距離和角度參數； 3將所述步驟2中的距離和角度參數作為特征向量輸入到訓練后的LVQ神經網絡模型中，判斷行人意圖； 4建立行人在過街時受到的自驅動力、目的地吸引力以及人車交互斥力，并求取合力，將行人意圖以權重形式在社會力模型中量化；根據設定的時間步長，對行人過街運動軌跡進行預測； 所述步驟4的具體步驟如下： 41行人在無交通信號道路上過街時，用社會力模型描述行人的運動，根據步驟1中的車輛行駛狀態信息和行人運動狀態信息，建立自驅動力目的地對行人的吸引力以及人車之間交互斥力 42將行人意圖以權重形式在社會力模型中量化，求取自驅動力目的地對行人的吸引力以及人車之間交互斥力三者之間的合力根據設定的時間步長，對行人過街運動軌跡進行預測； 其中，為行人在t時刻受到的合力；為行人在t時刻速度的矢量表示；β1、β2和β3為權重參數；和分別為行人在t時刻和t+1時刻所處位置的矢量表示；和分別為行人在t時刻和t+1時刻速度的矢量表示；Δt為時間步長。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京航空航天大學，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區御道街29號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。