【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請(qǐng)涉及人工智能，尤其涉及一種軌跡預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。
技術(shù)介紹
1、隨著生態(tài)保護(hù)意識(shí)的提升和城市化進(jìn)程的加快，森林珍稀動(dòng)物的保護(hù)工作和城市交通系統(tǒng)的管理變得愈發(fā)重要。在生態(tài)保護(hù)領(lǐng)域，有效監(jiān)控和預(yù)測(cè)動(dòng)物的移動(dòng)軌跡已成為關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而，盡管現(xiàn)有技術(shù)在一定程度上實(shí)現(xiàn)了動(dòng)物軌跡的預(yù)測(cè)，但面對(duì)復(fù)雜的自然環(huán)境、多樣化的動(dòng)物行為模式以及數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致的軌跡不完整性，仍存在諸多不足。特別是在時(shí)空數(shù)據(jù)的插補(bǔ)與預(yù)測(cè)效率方面，現(xiàn)有模型難以同時(shí)滿足預(yù)測(cè)結(jié)果的高精度和預(yù)測(cè)的效率。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、有鑒于此，本申請(qǐng)的目的在于提出一種軌跡預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。
2、基于上述目的，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N軌跡預(yù)測(cè)方法，包括：
3、確定待預(yù)測(cè)時(shí)段和預(yù)先采集的基于運(yùn)動(dòng)軌跡的多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)；
4、根據(jù)所述多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)，通過預(yù)先構(gòu)建的多模態(tài)注意力模型，確定所述待預(yù)測(cè)時(shí)段的上下文信息；
5、根據(jù)所述上下文信息，通過條件變分自編碼器和條件擴(kuò)散模型進(jìn)行時(shí)空軌跡預(yù)測(cè)，采用條件擴(kuò)散模型一致性蒸餾方法，確定預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡；其中，通過交叉熵?fù)p失和空間一致性損失進(jìn)行權(quán)重優(yōu)化確定所述預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡，所述交叉熵?fù)p失和空間一致性損失通過經(jīng)驗(yàn)法、交叉驗(yàn)證法、基于學(xué)習(xí)的方法、以及分析數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求確定權(quán)重方法中的任一種方法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整以完成模型訓(xùn)練。
6、可選的，所述根據(jù)所述多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)，通過預(yù)先構(gòu)建的多模態(tài)注意力模型，確定所述待預(yù)
7、根據(jù)多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)，計(jì)算任一個(gè)體的移動(dòng)軌跡，確定若干歷史移動(dòng)軌跡；其中，任一所述歷史移動(dòng)軌跡包括若干軌跡點(diǎn)；
8、通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整方法或多軌跡序列模板對(duì)齊方法度量計(jì)算任意兩個(gè)所述歷史移動(dòng)軌跡的相似度；
9、根據(jù)所述歷史移動(dòng)軌跡，通過獲取兩條軌跡的聯(lián)合概率分布和邊緣概率分布，確定互信息；
10、根據(jù)所述相似度和所述互信息，構(gòu)建基于歷史移動(dòng)軌跡的節(jié)點(diǎn)關(guān)系圖，并根據(jù)所述節(jié)點(diǎn)關(guān)系圖確定鄰接矩陣；其中，一個(gè)軌跡點(diǎn)為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，所述節(jié)點(diǎn)關(guān)系圖中的節(jié)點(diǎn)為未標(biāo)記節(jié)點(diǎn)；
11、根據(jù)所述鄰接矩陣，通過預(yù)先構(gòu)建的多模態(tài)注意力模型，確定所述待預(yù)測(cè)時(shí)段的上下文信息。
12、可選的，所述方法包括：
13、根據(jù)所述相似度，通過k-means聚類對(duì)若干所述歷史移動(dòng)軌跡進(jìn)行聚類，并根據(jù)聚類結(jié)果確定互信息；
14、所述多模態(tài)注意力模型通過雙通道模式根據(jù)所述鄰接矩陣確定所述待預(yù)測(cè)時(shí)段的上下文信息。
15、可選的，所述根據(jù)所述上下文信息和所述，通過條件變分自編碼器和條件擴(kuò)散模型進(jìn)行時(shí)空軌跡預(yù)測(cè)，確定預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡，包括：
16、根據(jù)所述上下文信息，確定時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)；
17、通過條件變分自編碼器，對(duì)所述上下文信息和所述時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行潛在空間編碼，確定時(shí)空軌跡編碼數(shù)據(jù)；
18、通過所述條件擴(kuò)散模型對(duì)所述時(shí)空軌跡編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪，確定所述預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡。
19、可選的，所述通過所述條件擴(kuò)散模型對(duì)所述時(shí)空軌跡編碼進(jìn)行去噪，確定所述預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡，包括：
20、通過如下所示公式根據(jù)所述時(shí)空軌跡編碼進(jìn)行原始數(shù)據(jù)重構(gòu)，確定存在噪音的預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡：
21、
22、其中，和為噪聲估計(jì)模型的參數(shù)化輸出，為擴(kuò)散步驟中的潛在軌跡變量，為通過插值進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的軌跡數(shù)據(jù)，c為使用多模態(tài)注意力獲得的條件上下文信息；
23、通過條件概率分布對(duì)所述存在噪音的時(shí)空軌跡進(jìn)行降噪，確定所述預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡。
24、可選的，所述方法還包括：
25、通過重采樣方法對(duì)所述預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡進(jìn)行優(yōu)化。
26、基于同一專利技術(shù)構(gòu)思，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種軌跡預(yù)測(cè)裝置，包括：
27、數(shù)據(jù)確定模塊，被配置為確定待預(yù)測(cè)時(shí)段和預(yù)先采集的基于運(yùn)動(dòng)軌跡的多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)；
28、上下文表示學(xué)習(xí)模塊，被配置為根據(jù)所述多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)，通過預(yù)先構(gòu)建的多模態(tài)注意力模型，確定所述待預(yù)測(cè)時(shí)段的上下文信息；
29、軌跡預(yù)測(cè)模塊，被配置為根據(jù)所述上下文信息，通過條件變分自編碼器和條件擴(kuò)散模型進(jìn)行時(shí)空軌跡預(yù)測(cè)，采用條件擴(kuò)散模型一致性蒸餾方法，確定預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡；其中，通過交叉熵?fù)p失和空間一致性損失進(jìn)行權(quán)重優(yōu)化確定所述預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡，所述交叉熵?fù)p失和空間一致性損失通過經(jīng)驗(yàn)法、交叉驗(yàn)證法、基于學(xué)習(xí)的方法、以及分析數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求確定權(quán)重方法中的任一種方法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整以完成模型訓(xùn)練。
30、基于同一專利技術(shù)構(gòu)思，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任意一項(xiàng)所述的軌跡預(yù)測(cè)方法。
31、基于同一專利技術(shù)構(gòu)思，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行上述任一所述的軌跡預(yù)測(cè)方法。
32、基于同一專利技術(shù)構(gòu)思，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序指令，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序指令在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行上述任一所述的軌跡預(yù)測(cè)方法。
33、從上面所述可以看出，本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N軌跡預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，包括：確定待預(yù)測(cè)時(shí)段和預(yù)先采集的基于運(yùn)動(dòng)軌跡的多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)；根據(jù)所述多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)，通過預(yù)先構(gòu)建的多模態(tài)注意力模型，確定所述待預(yù)測(cè)時(shí)段的上下文信息；根據(jù)所述上下文信息，通過條件變分自編碼器和條件擴(kuò)散模型進(jìn)行時(shí)空軌跡預(yù)測(cè)，確定預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡；其中，通過交叉熵?fù)p失和空間一致性損失進(jìn)行權(quán)重優(yōu)化確定所述預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡，所述交叉熵?fù)p失和空間一致性損失通過經(jīng)驗(yàn)法、交叉驗(yàn)證法、基于學(xué)習(xí)的方法、以及分析數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求確定權(quán)重方法中的任一種方法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整以完成模型訓(xùn)練。通過獲取多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)，并引入多模態(tài)注意力機(jī)制的時(shí)空上下文表示學(xué)習(xí)方法，系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)捕捉軌跡預(yù)測(cè)的關(guān)鍵信息，增強(qiáng)模型對(duì)關(guān)鍵特征的自適應(yīng)關(guān)注能力。
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1.一種軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)，通過預(yù)先構(gòu)建的多模態(tài)注意力模型，確定所述待預(yù)測(cè)時(shí)段的上下文信息，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述上下文信息和所述，通過條件變分自編碼器和條件擴(kuò)散模型進(jìn)行時(shí)空軌跡預(yù)測(cè)，確定預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述條件擴(kuò)散模型對(duì)所述時(shí)空軌跡編碼進(jìn)行去噪，確定所述預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
7.一種軌跡預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，包括：
8.一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可由所述處理器執(zhí)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器在執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1至6中任意一項(xiàng)所述的方法。
9.一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行根
10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序指令，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序指令在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行如權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)，通過預(yù)先構(gòu)建的多模態(tài)注意力模型，確定所述待預(yù)測(cè)時(shí)段的上下文信息，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述上下文信息和所述，通過條件變分自編碼器和條件擴(kuò)散模型進(jìn)行時(shí)空軌跡預(yù)測(cè)，確定預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述條件擴(kuò)散模型對(duì)所述時(shí)空軌跡編碼進(jìn)行去噪，確定所述預(yù)測(cè)時(shí)空軌跡，包括：
6.根據(jù)權(quán)利...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：羅丹，任旭豪，趙方，周昊，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：北京林業(yè)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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