【技术实现步骤摘要】
一种人流轨迹模拟方法及装置
[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种人流轨迹模拟方法及装置。另外，还涉及一种电子设备及处理器可读存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，随着经济社会的快速发展，人流模拟监测及模拟技术应用越来越广泛。通过人流模拟可以预先得知目标区域内行人是否会正常流动，从而保障行人安全，对于保障公共安全也至关重要。另外，对于新建的建筑场景，如新修的车站、商场、步行街等，人流模拟可以帮助设计者得知其设计合理性：往往设计者希望在实际运营中，设计的道路能保证行人正常流通且较为均匀的通过，而这可以通过设计中使用人流模拟来验证。目前，行人轨迹预测的现有方法通常考虑行人意图，周围环境的交互以及行人社会关系等，主要分为微观的方法和宏观的方法。其中微观的方法如社会力模型，借鉴粒子物理的研究范式，将人与人、人与环境之间的相互交互作用建模成相互作用力，进而模拟行人的轨迹行为；其中宏观的方法有些借鉴流体力学的研究范式，将空间建模成一个标量场，而行人朝着梯度下降的方向移动。这两类方法都是知识驱动的方法，无法通过数据来修正在公式中体现出的假设，即只适用于特定的理想场景中。而现有数据驱动方法，通常基于长短期记忆网络，局限性较高，导致无法准确、有效的模拟获得人流轨迹数据。因此，如何设计高效的人流轨迹模拟方案成为亟待解决的难题。
技术实现思路
[0003]为此，本专利技术提供一种人流轨迹模拟方法及装置，以解决现有技术中存在的人流轨迹模拟方案局限性较高，从而导致人流轨迹数据模拟准确性较差的缺陷。>[0004]第一方面，本专利技术提供一种人流轨迹模拟方法，包括：
[0005]获取待分析的视频数据，基于所述视频数据提取出目标时间段内行人的初始轨迹运动状态数据以及对象特征数据；
[0006]基于所述初始轨迹运动状态数据、对象特征数据和预设的轨迹模拟模型，获得所述轨迹模拟模型生成下一时间段对应的模拟轨迹运动状态数据；其中，所述轨迹模拟模型是基于预设的异构的门控信息传递网络以及样本数据建模训练得到的神经网络模型；
[0007]基于所述模拟轨迹运动状态数据，输出相应的模拟人流轨迹数据。
[0008]进一步的，所述基于所述初始轨迹运动状态数据、对象特征数据和预设的轨迹模拟模型，获得所述轨迹模拟模型生成下一时间段对应的模拟轨迹运动状态数据，具体包括：
[0009]将所述初始轨迹运动状态数据和对象特征数据输入到预设的编码器模块，获得所述异构的门控信息传递网络中节点嵌入向量和边嵌入向量，将所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量输入到所述轨迹模拟模型，并通过预设的解码器模块解码处理后，得到所述轨迹模拟模型生成下一时间段对应的模拟轨迹运动状态数据。
[0010]进一步的，在将所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量输入到所述轨迹模拟模型之
前，还包括：基于所述异构的门控信息传递网络的信息传递机制刻画行人的交互关系，以完成行人交互关系建模，得到相应的第一轨迹模拟模型；将所述第一轨迹模拟模型作为所述轨迹模拟模型，以获取输入的所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量。
[0011]进一步的，在将所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量输入到所述轨迹模拟模型之前，还包括：在行人交互关系建模的基础上，引入环境对象作为额外的交互体，基于所述异构的门控信息传递网络的信息传递机制刻画人与环境对象之间的交互关系，以完成人与环境对象之间的交互关系建模，得到相应的第二轨迹模拟模型；将所述第二轨迹模拟模型作为所述轨迹模拟模型，以获取输入的所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量；其中，所述环境对象包含行人的目的地以及行人周围的障碍物。
[0012]进一步的，在将所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量输入到所述轨迹模拟模型之前，还包括：
[0013]在行人交互关系、人与环境对象之间的交互关系建模基础上，基于所述异构的门控信息传递网络的信息传递机制，利用预设的门控结构来控制传递消息的比例，建模在行走过程中行人的视野中的目标对象对行人行为的影响，以实现模拟视野中目标对象对传递信息的影响。
[0014]进一步的，所述初始轨迹运动状态数据包含行人的二维坐标轨迹、运动方向、加速度、移动速度以及位移数据；所述对象特征数据包含行人的特征数据和环境对象的特征数据。
[0015]进一步的，所述基于所述模拟轨迹运动状态数据，输出相应的模拟人流轨迹数据，具体包括：基于所述模拟轨迹运动状态数据进行轨迹迭代模拟，获得完整的模拟人流轨迹数据。
[0016]第二方面，本专利技术还提供一种人流轨迹模拟装置，包括：
[0017]数据获取单元，用于获取待分析的视频数据，基于所述视频数据提取出目标时间段内行人的初始轨迹运动状态数据以及对象特征数据；
[0018]轨迹模拟单元，用于基于所述初始轨迹运动状态数据、对象特征数据和预设的轨迹模拟模型，获得所述轨迹模拟模型生成下一时间段对应的模拟轨迹运动状态数据；其中，所述轨迹模拟模型是基于预设的异构的门控信息传递网络以及样本数据建模训练得到的神经网络模型；
[0019]轨迹数据输出单元，用于基于所述模拟轨迹运动状态数据，输出相应的模拟人流轨迹数据。
[0020]进一步的，所述轨迹模拟单元，具体用于：
[0021]将所述初始轨迹运动状态数据和对象特征数据输入到预设的编码器模块，获得所述异构的门控信息传递网络中节点嵌入向量和边嵌入向量，将所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量输入到所述轨迹模拟模型，并通过预设的解码器模块解码处理后，得到所述轨迹模拟模型生成下一时间段对应的模拟轨迹运动状态数据。
[0022]进一步的，在将所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量输入到所述轨迹模拟模型之前，还包括：第一建模单元，用于基于所述异构的门控信息传递网络的信息传递机制刻画行人的交互关系，以完成行人交互关系建模，得到相应的第一轨迹模拟模型；将所述第一轨迹模拟模型作为所述轨迹模拟模型，以获取输入的所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量。
[0023]进一步的，在将所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量输入到所述轨迹模拟模型之前，还包括：第二建模单元，用于在行人交互关系建模的基础上，引入环境对象作为额外的交互体，基于所述异构的门控信息传递网络的信息传递机制刻画人与环境对象之间的交互关系，以完成人与环境对象之间的交互关系建模，得到相应的第二轨迹模拟模型；将所述第二轨迹模拟模型作为所述轨迹模拟模型，以获取输入的所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量；其中，所述环境对象包含行人的目的地以及行人周围的障碍物。
[0024]进一步的，在将所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量输入到所述轨迹模拟模型之前，还包括：第三建模单元，用于在行人交互关系、人与环境对象之间的交互关系建模基础上，基于所述异构的门控信息传递网络的信息传递机制，利用预设的门控结构来控制传递消息的比例，建模在行走过程中行人的视野中的目标对象对行人行为的影响，以实现模拟视野中目标对象对传递信息的影响。
[0025]进一步的，所述初始轨迹运动状态数据包含行人的二维坐标本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人流轨迹模拟方法，其特征在于，包括：获取待分析的视频数据，基于所述视频数据提取出目标时间段内行人的初始轨迹运动状态数据以及对象特征数据；基于所述初始轨迹运动状态数据、对象特征数据和预设的轨迹模拟模型，获得所述轨迹模拟模型生成下一时间段对应的模拟轨迹运动状态数据；其中，所述轨迹模拟模型是基于预设的异构的门控信息传递网络以及样本数据建模训练得到的神经网络模型；基于所述模拟轨迹运动状态数据，输出相应的模拟人流轨迹数据。2.根据权利要求1所述的人流轨迹模拟方法，其特征在于，所述基于所述初始轨迹运动状态数据、对象特征数据和预设的轨迹模拟模型，获得所述轨迹模拟模型生成下一时间段对应的模拟轨迹运动状态数据，具体包括：将所述初始轨迹运动状态数据和对象特征数据输入到预设的编码器模块，获得所述异构的门控信息传递网络中节点嵌入向量和边嵌入向量，将所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量输入到所述轨迹模拟模型，并通过预设的解码器模块解码处理后，得到所述轨迹模拟模型生成下一时间段对应的模拟轨迹运动状态数据。3.根据权利要求2所述的人流轨迹模拟方法，其特征在于，在将所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量输入到所述轨迹模拟模型之前，还包括：基于所述异构的门控信息传递网络的信息传递机制刻画行人的交互关系，以完成行人交互关系建模，得到相应的第一轨迹模拟模型；将所述第一轨迹模拟模型作为所述轨迹模拟模型，以获取输入的所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量。4.根据权利要求3所述的人流轨迹模拟方法，其特征在于，在将所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量输入到所述轨迹模拟模型之前，还包括：在行人交互关系建模的基础上，引入环境对象作为额外的交互体，基于所述异构的门控信息传递网络的信息传递机制刻画人与环境对象之间的交互关系，以完成人与环境对象之间的交互关系建模，得到相应的第二轨迹模拟模型；将所述第二轨迹模拟模型作为所述轨迹模拟模型，以获取输入的所述节点嵌入向量和所述边嵌入向量；其中，所述环境对象包...
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