【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及计算机，尤其涉及一种模型训练及轨迹预测方法、装置、介质及设备。
技术介绍
1、目前，在视频分析系统中，目标检测与轨迹预测是十分重要的研究方向，在智能监控、自动驾驶以及机器人导航等领域具有重要应用价值。其中，目标检测用于识别视频流中的目标对象并确定目标对象的位置。轨迹预测用于根据目标对象一段时间的位置预测目标对象在下一段时间的位置与运动轨迹。
2、以自动驾驶为例，车辆可利用目标检测技术确定周围车辆和行人的位置与运动轨迹，以此基于轨迹预测技术来预测周围车辆和行人可能发生的运动轨迹与到达的位置，从而实现车辆安全导航。
3、由于，目标检测技术是基于已经发生的事件对目标对象进行检测，对于目标检测技术的研究已存在较为成熟的方法，可以准确对目标对象进行检测。但是，轨迹预测技术是对与目标对象相关的还未发生的事件进行预测，现有的轨迹预测技术，如基于卡尔曼滤波器或粒子滤波器进行轨迹预测，预测得到的预测结果并不理想。
4、为此，本说明书提供了一种模型训练及轨迹预测方法、装置、介质及设备。
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【技术保护点】
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述初始坐标序列和所述扰动后的初始坐标序列，确定第二损失值，具体包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第二损失值调整下一轮训练所使用的扰动参数，具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述目标物在该帧图像中的坐标，具体包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标物在所述历史视频数据中各帧图像对应的坐标，确定所述目标物的初始坐标序列，具体包括：
6.一种轨迹预测方法，其特征在于
【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述初始坐标序列和所述扰动后的初始坐标序列，确定第二损失值，具体包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第二损失值调整下一轮训练所使用的扰动参数，具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述目标物在该帧图像中的坐标，具体包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标物在所述历史视频数据中各帧图像对应的坐标，确定所述目标物的初始坐...
【专利技术属性】
技术研发人员：牛洪蛟，杨仁杰，程达，王海平，潘宇，魏一雄，邹常青，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：
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