买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉安徽工程大学申请的专利一种基于改进SSAGCN算法的行人轨迹预测方法及系统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：CN116824693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310614993.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于改进SSAGCN算法的行人轨迹预测方法及系统是由韩超;杨基坤设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进SSAGCN算法的行人轨迹预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及行人轨迹预测技术领域，特别是涉及一种基于改进SSAGCN算法的行人轨迹预测方法及系统。包括：获取行人轨迹预测数据集，对所述行人轨迹预测数据集中的数据进行处理；构建SSAGCN网络模型；将所述SSAGCN网络模型的主干特征网络融合改进的行人注意力分配模块，得到融合后的SSAGCN网络模型；通过TXP‑CNN对所述训练集中的行人轨迹坐标进行预测，得到预测结果，利用损失函数训练所述融合后的SSAGCN网络模型；将所述验证集输入至所述融合后的SSAGCN网络模型，得到最优权重，并通过对所述测试集进行测试，得到最终的轨迹预测结果。本发明将SSAGCN应用到行人轨迹预测中，在原来的行人交互特征提取网络中，增加新的注意力分配模块，得到更有用的特征，能够更好的预测行人轨迹。

本发明授权一种基于改进SSAGCN算法的行人轨迹预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SSAGCN算法的行人轨迹预测方法，其特征在于，包括： S1、获取行人轨迹预测数据集，对所述行人轨迹预测数据集中的数据进行处理，以将所述行人轨迹预测数据集划分为训练集、验证集以及测试集； S2、构建SSAGCN网络模型； S3、将所述SSAGCN网络模型的主干特征网络融合改进的行人注意力分配模块，得到融合后的SSAGCN网络模型，将所述训练集输入至所述融合后的SSAGCN网络模型进行特征提取，通过图卷积得到行人间交互信息特征和场景与行人交互信息特征，将所述交互信息特征的权重参数输入至所述融合后的SSAGCN网络模型，所述融合后的SSAGCN网络模型对所述交互信息特征进行学习，将所述训练集输入至融合后的SSAGCN网络模型中进行训练，得到融合后的特征图； S4、通过TXP-CNN对所述训练集中的行人轨迹坐标进行预测，得到预测结果，利用损失函数训练所述融合后的SSAGCN网络模型； S5、将所述验证集输入至所述融合后的SSAGCN网络模型，得到最优权重，并通过对所述测试集进行测试，得到最终的轨迹预测结果； 步骤S2中的构建SSAGCN网络模型包括： 特征提取网络，用于进行特征提取，提取到的特征作为特征层； 预测网络，用于对特征进行分类和定位，得到最终的轨迹预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽工程大学，其通讯地址为：241000 安徽省芜湖市北京中路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。