[發明專利]軌跡預測方法、裝置、可讀存儲介質及電子設備

在審

• 申請號: 201911032275.2
• 申請日: 2019-10-28
• 公開（公告）號: CN110751683A
• 公開（公告）日: 2020-02-04
• 發明（設計）人: 范坤;陳邁越
• 申請（專利權）人: 北京地平線機器人技術研發有限公司
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06K9/62
• 代理公司: 11657 北京思源智匯知識產權代理有限公司
• 代理人: 毛麗琴

1.一種軌跡預測方法，包括：

獲取目標攝像頭拍攝的包括當前圖像幀的第一圖像序列，其中，所述第一圖像序列的第一圖像中包括至少一個可移動設備圖像；

將所述第一圖像序列輸入預先訓練的軌跡預測編碼模型，得到所述當前圖像幀中的每個可移動設備圖像的移動軌跡特征數據；

對于所述當前圖像幀中的每個可移動設備圖像，獲取該可移動設備圖像的移動習慣特征數據，并基于該可移動設備圖像的移動習慣特征數據和移動軌跡特征數據，生成該可移動設備圖像的軌跡預測用特征數據；

將所述每個可移動設備圖像的軌跡預測用特征數據輸入預先訓練的軌跡預測解碼模型，得到所述每個可移動設備圖像的軌跡預測信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述獲取該可移動設備圖像的移動習慣特征數據，包括：

判斷是否存在預先存儲的可移動設備圖像的移動習慣特征數據，如存在，則獲取預先存儲的可移動設備圖像的移動習慣特征數據，如不存在，則隨機生成移動習慣特征數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于該可移動設備圖像的移動習慣特征數據和移動軌跡特征數據，生成該可移動設備圖像的軌跡預測用特征數據，包括：

將該可移動設備圖像的移動習慣特征數據和移動軌跡特征數據合并，得到該可移動設備圖像的預測用特征數據。

4.根據權利要求2所述的方法，其中，在所述獲取目標攝像頭拍攝的包括當前圖像幀的第一圖像序列之前，所述方法還包括：

獲取所述目標攝像頭拍攝的第二圖像序列，其中，所述第二圖像序列中的第二圖像中包括至少一個可移動設備圖像；

將所述第二圖像序列輸入預先訓練的移動習慣識別模型，得到所述第二圖像包括的可移動設備圖像分別對應的移動習慣特征數據；

將所述移動習慣特征數據存儲。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述將所述第二圖像序列輸入預先訓練的移動習慣識別模型，得到所述第二圖像包括的可移動設備圖像分別對應的移動習慣特征數據，包括：

將所述第二圖像序列輸入所述移動習慣識別模型包括的移動狀態識別模型，得到至少一個設備移動狀態信息，其中，所述至少一個移動狀態信息中的每個移動狀態信息用于表征同一可移動設備的移動狀態；

將所述至少一個設備移動狀態信息輸入所述移動習慣識別模型包括的移動習慣特征提取模型，得到所述第二圖像包括的可移動設備圖像分別對應的移動習慣特征數據。

6.根據權利要求1-5之一所述的方法，其中，在所述得到所述每個可移動設備圖像的軌跡預測信息之后，所述方法還包括：

基于所述每個可移動設備圖像的軌跡預測信息，在所述當前圖像幀及當前圖像幀之后的圖像幀中顯示所述每個可移動設備圖像的預測位置標記。

7.一種軌跡預測裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取目標攝像頭拍攝的包括當前圖像幀的第一圖像序列，其中，所述第一圖像序列的第一圖像中包括至少一個可移動設備圖像；

編碼模塊，用于將所述第一圖像序列輸入預先訓練的軌跡預測編碼模型，得到所述當前圖像幀中的每個可移動設備圖像的移動軌跡特征數據；

生成模塊，用于對于所述當前圖像幀中的每個可移動設備圖像，獲取該可移動設備圖像的移動習慣特征數據，并基于該可移動設備圖像的移動習慣特征數據和移動軌跡特征數據，生成該可移動設備圖像的軌跡預測用特征數據；

解碼模塊，用于將所述每個可移動設備圖像的軌跡預測用特征數據輸入預先訓練的軌跡預測解碼模型，得到所述每個可移動設備圖像的軌跡預測信息。

8.根據權利要求7所述的裝置，其中，所述生成模塊進一步用于：

判斷是否存在預先存儲的可移動設備圖像的移動習慣特征數據，如存在，則獲取預先存儲的可移動設備圖像的移動習慣特征數據，如不存在，則隨機生成移動習慣特征數據。

9.一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序用于執行上述權利要求1-6任一所述的方法。

10.一種電子設備，所述電子設備包括：

處理器；

用于存儲所述處理器可執行指令的存儲器；

所述處理器，用于從所述存儲器中讀取所述可執行指令，并執行所述指令以實現上述權利要求1-6任一所述的方法。