本申请涉及一种行人交通行为预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：基于交通场景影像，确定样本行人对应的交通场景信息和干扰源识别结果；干扰源识别结果包括干扰源类型和干扰源动力学信息；基于行人动态数据、干扰源动力学信息、以及行人心理数据，确定样本行人的交通行为评价结果；基于各样本行人的行人静态数据和交通行为评价结果、以及各样本行人对应的交通场景信息和干扰源识别结果，构建目标训练集；基于目标训练集，训练目标神经网络，得到行人交通行为预测模型；行人交通行为预测模型用于进行行人交通行为预测。采用本方法能够实现行人交通行为的准确预测。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，特别是涉及一种行人交通行为预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、自动驾驶汽车是当今科技领域最引人瞩目的领域之一，随时技术的不断进步，自动驾驶汽车正逐步成为未来交通的主流。然而自动驾驶汽车的行人识别技术仍然面临着许多挑战与发展机遇。其中，行人识别与预测技术的发展对于自动驾驶汽车的安全性至关重要。自动驾驶汽车通过传感器或摄像头对路侧行人的轨迹、动作、姿态等特征进行感知，结合自动驾驶车辆自身的动力学信息（如速度、加速度等），实现对特定行人过街意图的识别以及轨迹预测，便于自动驾驶车辆更好地避让行人，进而提升道路安全。
2、因此，亟需一种能够准确预测行人交通行为的行人交通行为预测方法。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确预测行人交通行为的行人交通行为预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种行人交通行为预测方法，包括：
>3、获取样本行人在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种行人交通行为预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行人心理数据包括横穿马路策略和策略决定时间，所述交通行为评价结果包括交通行为类型，所述基于所述行人动态数据、所述干扰源动力学信息、以及所述行人心理数据，确定所述样本行人的交通行为评价结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述行人动态数据、所述策略决定时间和所述干扰源动力学信息，确定所述样本行人对应的交通行为评价浮动值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述交通行为评价指标包括人车相对距离和/或冲突发生时间，所...
【技术特征摘要】
1.一种行人交通行为预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行人心理数据包括横穿马路策略和策略决定时间，所述交通行为评价结果包括交通行为类型，所述基于所述行人动态数据、所述干扰源动力学信息、以及所述行人心理数据，确定所述样本行人的交通行为评价结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述行人动态数据、所述策略决定时间和所述干扰源动力学信息，确定所述样本行人对应的交通行为评价浮动值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述交通行为评价指标包括人车相对距离和/或冲突发生时间，所述根据所述评价指标值和所述样本行人对应的交通行为评价策略，确定所述样本行人对应的交通行为评价浮动值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述样本行人的行人静态数据和交通行为...
【专利技术属性】
技术研发人员：张沫，郭克友，孟兴凯，王雪然，刘畅，刘文峰，王鹏烁，史培鹏，张浩泽，韦彩丽，
申请(专利权)人：交通运输部公路科学研究所，
类型：发明
国别省市：
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