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龙图腾网获悉天讯瑞达通信技术有限公司;华中科技大学申请的专利基于多重空间图和时间融合的行人轨迹预测方法及装置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：CN114170678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202111366488.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多重空间图和时间融合的行人轨迹预测方法及装置是由林宁;王吉星;杨铀;曹雪松;刘琼;徐淑珍;于瑞泽;匡胜贵;童玲设计研发完成，并于2021-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多重空间图和时间融合的行人轨迹预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多重空间图和时间融合的行人轨迹预测方法及装置，方法包括：获取目标场景下各个行人的行人轨迹集合，其中，所述行人轨迹包括行人的空间位置信息和时间信息；从所述行人轨迹集合中提取空间局部信息、空间全局信息、时序局部信息和时序全局信息；将所述空间局部信息和所述空间全局信息进行第一融合，得到多重空间特征；将所述时序局部信息和所述时序全局信息进行第二融合，得到时序特征；根据所述多重空间特征和所述时序特征，确定目标行人的轨迹预测信息。本发明提高了行人轨迹预测的准确性，可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权基于多重空间图和时间融合的行人轨迹预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于多重空间图和时间融合的行人轨迹预测方法，其特征在于，包括： 获取目标场景下各个行人的行人轨迹集合，其中，所述行人轨迹包括行人的空间位置信息和时间信息； 从所述行人轨迹集合中提取空间局部信息、空间全局信息、时序局部信息和时序全局信息； 将不同时间上的所述空间局部信息和所述空间全局信息进行第一融合，得到多重空间特征，其中，所述多重空间特征表征当前及以前时刻下行人受到的不同时刻周围行人的影响力； 将所述时序局部信息和所述时序全局信息进行第二融合，得到时序特征； 根据所述多重空间特征和所述时序特征，确定目标行人的轨迹预测信息； 其中，所述从所述行人轨迹集合中提取空间局部信息和空间全局信息，包括： 从所述行人轨迹集合中，获取每个行人在连续时刻中的位置信息； 获取各个行人之间的交互关系的邻接矩阵； 根据所述位置信息和所述邻接矩阵确定在每个行人周围的其他行人产生的影响力大小； 所述将不同时间上的所述空间局部信息和所述空间全局信息进行第一融合，得到多重空间特征，包括以下步骤： 将不同时刻构成的无向图进行合并输入多重空间Transformer； 通过所述多重空间Transformer根据每个行人在连续时刻中的所述位置信息计算多帧之间以前时刻的行人对后来时刻的行人的影响力，得到所述多重空间特征； 所述根据所述位置信息和所述邻接矩阵确定在每个行人周围的其他行人产生的影响力大小，包括： 获取目标图片帧； 根据所述位置信息和所述邻接矩阵，计算所述目标图片帧下每个行人周围的其他行人产生的影响力大小； 将所述目标图片帧下每个行人周围的其他行人产生的影响力大小推广到其他多个图片帧上，通过定义计算以前时刻里的行人对后来时刻的行人的影响力大小，得到每个行人在当前时刻和历史时刻下周围的其他行人产生的影响力大小； 其中，所述以前时刻里的行人对后来时刻的行人的影响力大小的计算公式为； ； 其中，代表时刻行人对时刻行人的影响力大小，代表以前时刻，代表后来时刻，代表时刻行人的查询向量，代表时刻行人的键向量，代表行人的值向量，代表查询向量、键向量和值向量的问题维度，用于将不同行人对行人i的权重进行归一化，使它们的和为1，表示与行人有交互关系的行人集合。

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