一种用于自动驾驶的视觉时空行人穿行意图预测方法

本发明记载了一种用于自动驾驶的视觉时空行人穿行意图预测方法，包括以下步骤：S1，提取行人运动时间特征，输入双向LSTM网络，输出时间上下文编码向量；S2，构建空间金字塔模型和时间金字塔模型；S4，对时空金字塔模型的每个层级特征分别进行加权，将加权后的空间特征和时间特征进行拼接，形成拼接后的时空特征向量并按层级进行求和，输出融合后的时空特征向量；S5，建立深度可分离卷积的分类网络并输出行人穿行意图概率值。通过时空金字塔模型联合建模，解决了时空特征割裂问题。通过双路径注意力模块分别处理空间特征和时间特征，输出空间注意力权重和时间注意力权重，并采取空间‑时间注意力权重融合提升自动驾驶在复杂场景下的特征判别能力。