一种基于渐进式迁移学习的行人轨迹预测方法

本发明公开了一种基于渐进式迁移学习的行人轨迹预测方法，对获取的行人轨迹预测数据集进行分割，并进行预处理；构建渐进式迁移学习网络，包括三个阶段，每个阶段都包括TALSTM模块和拟合编码器模块；所述TALSTM模块对时序进行编码预测，输出预测结果；拟合编码器模块跨时序交互，增强模块捕捉交互关系的能力；每一阶段利用迁移学习技术将信息传递到下一个阶段；第一阶段，利用前一时刻轨迹信息，预测下一时刻轨迹信息；第二阶段，在拥有短期预测能力的基础上学习长期依赖关系，并预测轨迹终点；第三阶段，利用预测的轨迹终点拟合完整的轨迹。本发明旨在利用不同阶段捕捉轨迹的不同分布规律，从而提高轨迹预测的精度。