本发明涉及一种面向平面交叉口的行人过街行为预测方法，包括以下步骤：步骤一：设计即时奖励函数；步骤二：建立全卷积神经网络‑长短期记忆网络(FCN‑LSTM)模型预测动作奖励函数；步骤三：基于强化学习训练全卷积神经网络‑长短期记忆网络(FCN‑LSTM)模型；步骤四：预测行人过街行为及危险预警。该技术方案无需建立复杂的行人运动模型、无需准备海量的带标签数据集，实现自主学习平面交叉口处行人过街行为特征并预测其行走、驻足、快跑等行为，特别是对诱发人车碰撞、擦蹭等危险时行人过街行为的实时预测，对过街行人和来往车辆进行危险预警，有利于减少平面交叉口等重点路段交通事故发生率，保障交通环境中行人的安全。
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“面向平面交叉口的行人过街行为预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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