(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111515652.5 (22)申请日 2021.12.13 (71)申请人 南京航空航天大 学 地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街 29号 (72)发明人 杨睿涵　王春燕　赵万忠　秦亚娟　 张自宇　孟琦康　黄恒　张文彬　 (74)专利代理 机构 江苏圣典律师事务所 32 237 代理人 贺翔 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06Q 10/04(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种过街行 人轨迹预测的系统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种过街行人轨迹预测的系 统及方法， 包括： 对斑马线区域进行实时识别和 检测， 获取该区域上行人数量信息以及行人的个 体特征； 获取行人的当前位置信息和历史轨迹； 获取斑马线位置的信号灯信息以及车辆在斑马 线等待区的位置信息； 对行人轨迹进行预测。 本 发明具有预测速度快、 精度高、 适用场景广等特 点； 本发明通过对场景进行区域划分并构建不同 的预测逻辑， 减少处理步骤、 提高识别精度和速 度， 有效解决过街行人轨迹预测精度不高、 速度 慢的问题。 权利要求书4页 说明书10页 附图6页 CN 114187577 A 2022.03.15 CN 114187577 A 1.一种过街行人轨迹预测的系统， 其特征在于， 包括： 行人数据库模块、 行人识别分类 模块、 行人轨迹提取模块、 周围信息收集模块及行 人轨迹预测模块； 所述行人数据库模块， 用于存储不同性别、 不同年龄段及身高段行人的行走速度以及 长短期记 忆神经网络、 社交型长短期记 忆神经网络的参数； 所述行人识别分类模块， 用于识别斑马线区域内的行 人并检测其个 体特征； 所述行人轨迹提取模块， 用于获取斑马线区域内行 人的当前位置信息和历史轨 迹； 所述周围信 息收集模块， 用于获取斑马线位置的信号灯信 息以及斑马线等待区车辆的 位置信息； 所述行人轨迹预测模块， 用于对行 人的未来轨 迹进行预测。 2.根据权利要求1所述的过街行人轨迹预测的系统， 其特征在于， 所述行走速度为同一 性别、 年龄段及身高段 下行走速度的平均值Vm。 3.一种过街行 人轨迹的预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 1)对斑马线区域进行实时识别和检测， 获取该区域上行人数量信 息以及行人的个体特 征； 2)获取行人的当前位置信息和历史轨 迹； 3)获取斑马线位置的信号灯信息以及车辆在斑马线等待区的位置信息； 4)根据所述步骤1) ‑3)中获取到的信息及不同性别、 年龄段和身高段下行走速度的平 均值Vm， 长短期记忆神经网络的参数， 社交型长短期记忆神经网络的参数对行人轨迹进行 预测。 4.根据权利要求3所述的过街行人轨迹的预测方法， 其特征在于， 所述行人的个体特征 包括： 性别、 年龄、 身高、 心情特 征。 5.根据权利要求3所述的过街行人轨迹的预测方法， 其特征在于， 所述步骤2)中采用多 目标跟踪算法跟踪检测到的行人， 并提取收集其当前位置信息和历史轨迹； 行人 的当前位 置信息和历史轨迹表示为斑马线鸟瞰图上的位置坐标(x,y)； 其中， 鸟瞰图坐标系上Y轴被 定义为垂直于斑马线的坐标轴， X轴被定义为平行于斑马线的坐标轴， 坐标原点(0,0)被定 义为斑马线鸟瞰图的左下角。 6.根据权利要求3所述的过街行人轨迹的预测方法， 其特征在于， 所述步骤4)的具体方 法为： 41)斑马线区域分为 区域Ⅰ和区域Ⅱ， 其中区域 Ⅰ占比斑马线全域 区域Ⅱ占比斑马线 全域 42)根据斑马线内行人数量和待测行人所在区域 Ⅰ或Ⅱ确定预测算法， 斑马线内若无行 人则停止预测； 43)斑马线内行 人数量为单人、 待测行 人位于区域 Ⅰ： 待测行人A， 基于社会力 模型考虑斑马线等待区车辆对其排斥力 过街目标点对其吸 引力 权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114187577 A 2所述斑马线等待区车辆对其 排斥力 大小为： 式中， α1为车辆对行人影响 的权重系数， (x1,y1)为待测行人A的位置坐标， (x2,y2)为等 待区车辆的位置坐标， 排斥力 的方向为 等待区车辆指向待测行 人A方向， e为自然常数； 所述过街目标点对其吸引力 大小为： 式中， β1， β2为过街目标点对行人影响的权重系数， (x1,y1)为待测行人A当前的位置坐 标， (x3,y3)为绿灯正常时目标点的位置坐标， 吸引力 的方向为待测行人A指向过街目标 点； (x4,y4)为绿灯闪烁时目标点的位置坐标， 吸引力 的方向为待测行人A指 向过街目标 点； 作用在待测行 人A上的社会力合力为： 预测时间Δt后的待测行 人A位置(xA t+1,yA t+1)为： 式中， VA m为待测行人A性别、 年龄段及身高段对应的平均速度， DA为待测行人A的心情特 征对应的速度增益系数， ωA为社会力合力与斑马线X轴的夹角， (xA t,yA t)为待测行人A当前 位置坐标； 44)斑马线内行人数量为单人、 待测行人位于区域 Ⅱ： 使用鲸鱼算法优化后的长短期神 经网络进行 预测； 45)斑马线内行 人数量为多人、 待测行 人位于区域 Ⅰ： 定义待测行人为B， 基于社会力模型考虑斑马线等待区车辆对其排斥力 过街目标点 对其吸引力 其余行人对其社会力 所述斑马线等待区车辆对其 排斥力 大小为：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114187577 A 3