本发明涉及一种面向平面交叉口的行人过街行为预测方法,包括以下步骤:步骤一:设计即时奖励函数;步骤二:建立全卷积神经网络‑长短期记忆网络(FCN‑LSTM)模型预测动作奖励函数;步骤三:基于强化学习训练全卷积神经网络‑长短期记忆网络(FCN‑LSTM)模型;步骤四:预测行人过街行为及危险预警。该技术方案无需建立复杂的行人运动模型、无需准备海量的带标签数据集,实现自主学习平面交叉口处行人过街行为特征并预测其行走、驻足、快跑等行为,特别是对诱发人车碰撞、擦蹭等危险时行人过街行为的实时预测,对过街行人和来往车辆进行危险预警,有利于减少平面交叉口等重点路段交通事故发生率,保障交通环境中行人的安全。
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我是此专利(论文)的发明人(作者)