[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

本公開實施例公開了一種軌跡預測方法和裝置，其中，該方法包括：獲取目標攝像頭拍攝的包括當前圖像幀的第一圖像序列；將第一圖像序列輸入軌跡預測編碼模型，得到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；將每個可移動設備圖像的軌跡預測用特征數據輸入軌跡預測解碼模型，得到每個可移動設備圖像的軌跡預測信息。本公開實施例實現了針對不同的可移動設備，獲取不同的移動習慣特征數據進行軌跡預測，提高了軌跡預測的準確性。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域，尤其是一種軌跡預測方法、裝置、可讀存儲介質及電子設備。

背景技術

在自動駕駛領域，為了更好地做好行駛規劃，需要對其他可移動設備(例如車輛)的未來幾秒的軌跡進行精確預測，但是其他車輛的未來移動軌跡不僅受周圍環境的影響，而且受駕駛員駕駛習慣以及當前自身駕駛意圖的影響，比如激進的駕駛員和保守的駕駛員在面對同樣的交通情況時可能會采取完全不同的動作。例如在綠燈變紅燈時，激進的駕駛員會在紅燈亮之前加速通過，保守的駕駛員會減速并停車。

發明內容

本公開的實施例提供了一種軌跡預測方法、裝置、可讀存儲介質及電子設備。

本公開的實施例提供了一種軌跡預測方法，該方法包括：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，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；將第一圖像序列輸入預先訓練的軌跡預測編碼模型，得到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，得到每個可移動設備圖像的軌跡預測信息。

根據本公開實施例的另一個方面，提供了一種軌跡預測裝置，該裝置包括：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，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，用于將第一圖像序列輸入預先訓練的軌跡預測編碼模型，得到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，得到每個可移動設備圖像的軌跡預測信息。

根據本公開實施例的另一個方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，計算機程序用于執行上述軌跡預測方法。

根據本公開實施例的另一個方面，提供了一種電子設備，電子設備包括：處理器；用于存儲處理器可執行指令的存儲器；處理器，用于從存儲器中讀取可執行指令，并執行指令以實現上述軌跡預測方法。

基于本公開的上述實施例提供的軌跡預測方法、裝置、可讀存儲介質及電子設備，通過實時獲取目標攝像頭拍攝的第一圖像序列，再對第一圖像序列進行識別，得到可移動設備圖像的移動軌跡特征數據，再獲取每個可移動設備圖像的移動習慣特征數據，根據移動軌跡特征數據和移動習慣特征數據生成預測用特征數據，最后利用預測用特征數據進行軌跡預測，得到每個可移動設備圖像的軌跡預測信息，從而實現了針對不同的可移動設備，獲取不同的移動習慣特征數據進行軌跡預測，提高了軌跡預測的準確性。

下面通過附圖和實施例，對本公開的技術方案做進一步的詳細描述。

附圖說明