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公开(公告)号：CN108537818A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810184172.7
申请日：2018-03-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于集群压力LSTM的人群轨迹预测方法，步骤为：获得每个行人个体的运动轨迹用一个LSTM单元代表，得到最初的隐藏状态信息；计算不同高斯核下的整张图像的密度信息，进行压力池化得到融合局部密度的隐藏层信息；计算邻域内LSTM当前的运动一致性矩阵，进行集群池化，得到融合行人运动一致性的隐藏层信息；将上述融合局部密度的隐藏层信息和融合行人运动一致性的隐藏层信息，与最初的隐藏状态信息连接到一起，得到新的压力集群度隐藏特征，输入到下一个LSTM单元中得到下一个预测输出。本发明有效利用行人之间相互作用，既包含由密度信息所显示的不稳定性压力信息和邻域内人群一致性的集群性信息，提高了人群轨迹预测的准确性。
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公开(公告)号：CN108537818B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201810184172.7
申请日：2018-03-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于集群压力LSTM的人群轨迹预测方法，步骤为：获得每个行人个体的运动轨迹用一个LSTM单元代表，得到最初的隐藏状态信息；计算不同高斯核下的整张图像的密度信息，进行压力池化得到融合局部密度的隐藏层信息；计算邻域内LSTM当前的运动一致性矩阵，进行集群池化，得到融合行人运动一致性的隐藏层信息；将上述融合局部密度的隐藏层信息和融合行人运动一致性的隐藏层信息，与最初的隐藏状态信息连接到一起，得到新的压力集群度隐藏特征，输入到下一个LSTM单元中得到下一个预测输出。本发明有效利用行人之间相互作用，包含由密度信息所显示的不稳定性压力信息和邻域内人群一致性的集群性信息，提高了人群轨迹预测的准确性。
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公开(公告)号：CN108537118A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810184156.8
申请日：2018-03-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于流体力学三种描述子的行为识别方法，包括：计算图片基于流体力学的三种描述子，分别得到该图片的平流描述子、扩散描述子和压力描述子；将所得到的同一帧的不同描述子的热力图整合成所采用神经网络的输入的数据类型，输入到已经训练好的所述神经网络中，对所述神经网络进行微调得到不同人群行为的模型；通过得到的所述模型对人群行为进行分类，得到所测的人群行为种类，实现行为识别。本发明对于行为识别的准确率较高，可以减少将无事件发生的帧检测为事件发生的帧，同时在也可以检测出更多的事件发生的帧。
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公开(公告)号：CN108537118B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201810184156.8
申请日：2018-03-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于流体力学三种描述子的行为识别方法，包括：计算图片基于流体力学的三种描述子，分别得到该图片的平流描述子、扩散描述子和压力描述子；将所得到的同一帧的不同描述子的热力图整合成所采用神经网络的输入的数据类型，输入到已经训练好的所述神经网络中，对所述神经网络进行微调得到不同人群行为的模型；通过得到的所述模型对人群行为进行分类，得到所测的人群行为种类，实现行为识别。本发明对于行为识别的准确率较高，可以减少将无事件发生的帧检测为事件发生的帧，同时在也可以检测出更多的事件发生的帧。
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