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本发明提出了一种基于多任务学习的行人行为意图预测方法，包括：构建训练样本集；利用基础网络、姿态检测网络和意图识别网络构建行人行为意图预测模型，基础网络以训练样本集中的单帧图像作为输入，提取图像特征，得到特征图；姿态检测网络的编码器部分包括部位强度场子网络和部位关联场子网络，分别以特征图作为输入，以关节特征图和骨骼特征图作为输出，姿态检测网络的解码器部分根据关节特征图和骨骼特征图得到行人姿态图像，意图识别网络以特征图作为输入，以行人行为意图图像作为输出；对行人行为意图预测模型进行训练，并利用其预测
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113191324 A
(43)申请公布日 2021.07.30
(21)申请号 202110565975.9
(22)申请日 2021.05.24
(71)申请人 清华大学
地址 10
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