基于卷积神经网络的行人流密度与流量预测系统及方法

本发明涉及智能交通领域，具体公开了一种基于卷积神经网络的行人流密度与流量预测系统及方法，系统包括坐标变换模块、采样模块、轨迹嵌入模块、编码模块、解码模块、轨迹输出模块和密度流量计算模块。首先，将数据进行变换与采样，然后通过基于多层感知机将输入的行人轨迹嵌入成一个具有更丰富信息的向量，接着，编码器采用卷积神经网络结构对轨迹向量进行编码和特征提取，解码器在接收到特征信息后通过卷积操作进行解码。随后，轨迹输出模块以与轨迹嵌入模块相反的方式，将特征张量转换为轨迹坐标输出，最后密度流量计算模块通过维诺图的方法使用这些预测出的轨迹计算出行人的瞬时速度与某一时刻的人群密度，进而计算出行人流的流量。