2023-05-10计算机应用,JournalofComputerApplications2023,43(5):1565-1570ISSN1001-9081CODENJYIIDUhttp：//www.joca.cn基于状态精细化长短期记忆和注意力机制的社交生成对抗网络用于行人轨迹预测吴家皋1，2*，章仕稳1，2，蒋宇栋1，2，刘林峰1，2（1.南京邮电大学计算机学院，南京210023；2.江苏省大数据安全与智能处理重点实验室（南京邮电大学），南京210023）（∗通信作者电子邮箱jgwu@njupt.edu.cn）摘要：针对当前行人轨迹预测研究仅考虑影响行人交互因素的问题，基于状态精细化长短期记忆（SR-LSTM）和注意力机制提出一种用于行人轨迹预测的社交生成对抗网络（SRA-SIGAN）模型，利用生成对抗网络（GAN）学习获得目标行人的运动规律。首先，使用SR-LSTM作为位置编码器提取运动意图信息；其次，通过设置速度注意力机制合理地为同一场景中的行人分配影响力，以更好地处理行人的交互；最后，由解码器生成预测的未来轨迹。在多个公开数据集上的测试实验结果表明，SRA-SIGAN模型的总体表现良好。特别是在Zara1数据集上，与SR-LSTM模型相比，SRA-SIGAN模型的平均位移误差（ADE）和最终位移误差（FDE）分别减小了20.0%和10.5%；与社交生成对抗网络（SIGAN）模型相比，SRA-SIGAN的ADE和FDE分别下降了31.7%和24.4%。关键词：生成对抗网络；长短期记忆网络；行人轨迹预测；注意力机制；行人交互中图分类号：TP18；TP391.4文献标志码：ASocial-interactionGANforpedestriantrajectorypredictionbasedonstate-refinementlongshort-termmemoryandattentionmechanismWUJiagao1，2*，ZHANGShiwen1，2，JIANGYudong1，2，LIULinfeng1，2（1.SchoolofComputerScience，NanjingUniversityofPostsandTelecommunications，NanjingJiangsu210023，China；2.JiangsuKeyLaboratoryofBigDataSecurityandIntelligentProcessing（NanjingUniversityofPostsandTelecommunications），NanjingJiangsu210023，China）Abstract:Inordertosolvetheproblemofmostcurrentresearchworkonlyconsideringthefactorsaffectingpedestrianinteraction，basedonState-RefinementLongShort-TermMemory（SR-LSTM）andattentionmechanism，aSocial-InteractionGenerativeAdversarialNetwork（SIGAN）forpedestriantrajectorypredictionwasproposed，namelySRA-SIGAN，whereGANwasutilizedtolearnmovementpatternsoftargetpedestrians.Firstly，SR-LSTMwasusedasalocationencodertoextract...
