基于多维特征融合的模型训练方法和轨迹预测方法

本发明提供了一种基于多维特征融合的模型训练方法和轨迹预测方法，可以应用于人工智能技术领域。该模型训练方法包括：对多个轨迹序列进行聚类处理，得到与多个轨迹行为规律各自对应的轨迹簇；分别对多个轨迹簇进行双向时间特征提取和空间特征提取；并利用词嵌入模型，对多个轨迹序列各自的辅助语义信息进行语义编码，得到多个轨迹簇各自的辅助特征集；基于多个轨迹簇各自的双向时间特征集、空间特征集、辅助特征集之间的关联关系，分别对多个轨迹簇进行特征融合，利用得到的多维融合特征集对初始模型进行训练，得到与多个轨迹行为规律各自对应的目标预测子模型，弥补了相关技术中仅依赖双向时间特征集和空间特征集的预测对于复杂场景的误判。