基于条件扩散的运动模式引导行人轨迹预测方法与装置

本申请公开了基于条件扩散的运动模式引导行人轨迹预测方法与装置。该方法包括：获取行人历史轨迹数据集；通过聚类算法对行人历史轨迹数据进行标注得到运动模式伪标签；将行人历史轨迹数据行时域转换至频域提取低频运动趋势特征；将低频运动趋势特征输入到行人运动模式分类器中，预测行人历史轨迹数据对应的运动模式的概率；基于运动模式构建条件引导扩散模型，基于条件引导扩散模型进行反向去噪，并生成多模态未来轨迹；对行人运动模式分类器和条件引导扩散模型进行训练；基于训练好的行人运动模式分类器和条件引导扩散模型对待检测的行人轨迹进行预测。本申请能够有效提升轨迹预测的准确性和多样性，同时保持生成轨迹与真实运动模式的一致性。