一种Seq2Seq-AM模型构建方法及行人轨迹预测和安全风险预警方法

本发明提出了一种Seq2Seq‑AM模型构建方法及行人轨迹预测和安全风险预警方法。首先，构建Seq2Seq‑AM模型，由编码器、注意力机制和解码器三个模块组成；编码器模块提取输入特征序列的上下文信息，注意力机制模块对重要时刻的输入进行加权处理，解码器模块输出变长的预测序列，该模型能够自适应地关注行人轨迹中的关键特征。可以利用Seq2Seq‑AM模型对场景内的行人进行预测。本发明还引入人群压力指标，基于行人预测结果计算三种典型行人运动状态的压力值范围，并对人群运动中的安全风险进行分级，划分了低、中、高三种风险等级。最终，通过风险等级的划分实现对人群集聚区域的实时风险预警，为重大活动、交通枢纽等高密度场景中的安全管理提供安全风险评估支持。