一种行人的意图分析方法及系统与流程

技术特征：
1.一种行人的意图分析方法，其特征在于，包括：s110、获取行人图像数据；s120、根据所述行人图像数据，提取局部地图数据；s130、将所述行人图像数据输入第一意图分析模型，获取行人动作编码；s140、将所述局部地图数据输入第二意图分析模型，获取局部环境编码；s150、将所述行人动作编码及所述局部环境编码融合，获取行人意图数据；s160、获取行车速度数据；s170、基于所述行车速度数据及所述行人意图数据获得意图分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s110、获取行人图像数据，包括：采集目标车辆前方当前时刻图像，以获取所述行人图像数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s120、根据所述行人图像数据，提取局部地图数据，包括：s121、将所述行人图像数据进行边界框处理，获取所述行人图像数据的坐标；s122、根据预设规则扩展所述行人图像数据的边界框，获取扩展边界框的坐标；s123、根据所述扩展边界框的坐标提取局部地图数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s130、将所述行人图像数据输入第一意图分析模型，获取行人动作编码，包括：s131、编码所述图像数据，获得编码后的图像数据；s132、将编码后的图像数据输入双向长短时记忆网络，解码输出行人动作编码。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s140、将所述局部地图数据输入第二意图分析模型，获取局部环境编码，包括：s141、采用图像识别技术，确定所述局部地图数据中的多个目标；s142、对所述多个目标进行边界框处理，分别获取每一目标的目标边界框；s143、提取每一目标的目标边界框的左上角和右下角顶点，并对各个顶点进行分组；s144、将分组后的顶点输入高效神经网络，获取局部环境编码。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s150、将所述行人动作编码及所述局部环境编码融合，获取行人意图数据，包括：s151、将所述行人动作编码及所述局部环境编码进行拼接，获取复合编码序列；s152、将所述复合编码序列输入双向长短时记忆网络，输出复合编码向量；s153、将所述复合编码向量输入全连接层，获取行人意图数据。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s160、获取行车速度数据，包括：采集目标车辆当前时刻速度数据。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行人意图数据，包括：快速穿过、低速穿过及等待。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述s170、基于所述行车速度数据及所述行人意图数据获得意图分析结果，包括：根据如下公式确定意图分析结果：
其中，v是行车速度数据；th是行车速度阈值；s是行人意图数据，s＝0表示等待意图，s＝1表示低速穿过意图，s＝2表示快速穿过意图；r是意图分析结果。10.一种行人的意图分析系统，其特征在于，包括：图像数据获取模块，用于获取行人图像数据；地图数据提取模块，用于根据所述行人图像数据，提取局部地图数据；行人动作编码模块，用于将所述行人图像数据输入第一意图分析模型，获取行人动作编码；局部环境编码模块，用于将所述局部地图数据输入第二意图分析模型，获取局部环境编码；行人意图数据获取模块，用于将所述行人动作编码及所述局部环境编码融合，获取行人意图数据；行车速度获取模块，用于获取行车速度数据；意图分析模块，用于基于所述行车速度数据及所述行人意图数据获得意图分析结果。

技术总结
本申请提供的一种行人的意图分析方法及系统，该方法包括：获取行人图像数据；根据所述行人图像数据，提取局部地图数据；将所述行人图像数据输入第一意图分析模型，获取行人动作编码；将所述局部地图数据输入第二意图分析模型，获取局部环境编码；将所述行人动作编码及所述局部环境编码融合，获取行人意图数据；获取行车速度数据；基于所述行车速度数据及所述行人意图数据获得意图分析结果。通过该方法能够获取更准确的行人意图分析结果。够获取更准确的行人意图分析结果。够获取更准确的行人意图分析结果。


技术研发人员：ꢀ(74)专利代理机构
受保护的技术使用者：北京拙河科技有限公司
技术研发日：2022.02.25
技术公布日：2022/5/31