西安电子科技大学韩冰获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于异构数据关联挖掘与度量学习的智能体轨迹预测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115688019B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211163069.7,技术领域涉及:G06F18/2413;该发明授权基于异构数据关联挖掘与度量学习的智能体轨迹预测方法是由韩冰;杨铮;高新波;陈玮铭;黄晓悦设计研发完成,并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于异构数据关联挖掘与度量学习的智能体轨迹预测方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于异构数据关联挖掘与度量学习的智能体轨迹预测方法,主要解决了现有轨迹预测技术在编码时忽略了异构数据的关联性,以及在有监督训练时没用充分利用标签监督信息的问题。本发明通过构建异构数据关联挖掘的智能体轨迹预测网络,根据智能体历史轨迹计算其将要进入的活动区域的地图特征,避免了智能体已经经过的区域与不会进入的区域的地图特征带来的噪声,同时设计基于度量学习的损失函数训练网络,在度量空间计算未来轨迹预测结果和未来轨迹标签的相似度,从而充分利用标签监督信息,使本发明方法具有对异构数据关联挖掘能力强,预测的智能体轨迹更接近其真实轨迹的优点。
本发明授权基于异构数据关联挖掘与度量学习的智能体轨迹预测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于异构数据关联挖掘与度量学习的智能体轨迹预测方法,其特征在于,构建异构数据关联挖掘的智能体轨迹预测网络,利用训练集获得智能体的预测轨迹,通过设计基于度量学习的损失函数训练网络,该方法的具体步骤包括如下: 步骤1,构建异构数据关联挖掘的智能体轨迹预测网络: 分别构建历史轨迹图结构编码子网络、高清地图编码子网络、高维分布编码子网络和特征解码子网络;将历史轨迹图结构编码子网络与高清地图编码子网络组成并联网络,将并联网络与高维分布编码子网络、特征解码子网络依次串联,组成异构数据关联挖掘的智能体轨迹预测网络; 所述高清地图编码子网络由依次串联的三个模块组成,用于计算位置矩阵的无参数的位置矩阵初始化模块、用于根据位置矩阵提取地图特征的Transformer网络模块和用于计算位置偏移量的第一全连接层,将Transformer网络模块的输入维度和输出维度分别设置为[[100×100×disM],[32×2]]和32,disM为高清地图的维度,第一全连接层的输入维度和输出维度分别设置为1和2; 步骤2,生成训练集: 选取至少7500个智能体的行动轨迹数据和其行动区域的高清地图数据; 智能体行动轨迹数据中至少包含2个历史轨迹和1个未来轨迹; 将智能体历史轨迹和其对应行动区域的高清地图数据设置为网络输入数据,将智能体的未来轨迹设置为标签; 将网络输入数据与其对应的标签组成训练集; 步骤3,利用训练集获得智能体的预测轨迹: 将训练集输入到异构数据关联挖掘的智能体轨迹预测网络中,历史轨迹图结构编码子网络计算智能体历史轨迹的图结构编码,高清地图编码子网络挖掘智能体历史轨迹与其活动区域的关联性并计算地图特征,高维分布编码子网络计算历史轨迹图结构编码和活动区域地图特征的高维分布,特征解码子网络解码对高维分布、图结构特征和地图特征进行解码,得到智能体的l条可能预测轨迹; 所述高清地图编码子网络挖掘智能体历史轨迹与其活动区域的关联性并计算地图特征的具体步骤如下: 按照下式,计算智能体的行动角度: 其中,abscend,ordiend和abscend-1,ordiend-1分别表示智能体最后两个历史轨迹在活动地图中的横坐标和纵坐标; 根据智能体的行动角度确定其将要进入的行动区域并在该区域生成位置矩阵,更新位置矩阵并使用活动地图中的位置矩阵中位置处的特征作为地图特征; 步骤4,根据下述的基于度量学习的损失函数,计算未来轨迹预测结果和标签的损失值; 其中,为未来轨迹的预测结果y和未来轨迹的标签的损失值,log·为以10为底的对数操作,α为未来轨迹的标签特征Fy和未来轨迹的预测特征的度量空间距离值的权重参数,所述度量空间使用余弦相似度空间,β为z和zt的相对熵值DKLz,zt的权重参数,z为智能体综合特征FA的高维分布,zt为智能体综合特征FA和签轨迹特征Fy拼接后的高维分布; 步骤5,优化异构数据关联挖掘的智能体轨迹预测网络: 使用Adam优化算法迭代更新异构数据关联挖掘的智能体轨迹预测网络的参数,重复步骤3和步骤4直到未来轨迹预测结果和未来轨迹标签的损失值收敛,得到训练好的网络; 步骤6,使用训练好的网络进行预测: 将待预测的智能体的历史轨迹信息和其活动区域的高清地图,输入到训练好的网络中,输出智能体的未来轨迹预测结果。
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