张 睿，吴伯雄，张丽园，张 博

大连海事大学 信息科学技术学院，辽宁 大连 116026

在视觉监控领域，预测人群中行人的未来路径已经成为相当热点的问题。预测任务通过观察场景中运动目标的历史轨迹信息来对其未来轨迹进行预测。在某些特定的应用场景中（例如，预警[1]，异常事件检测[2]），轨迹预测起着更重要的作用。考虑到安全性因素，在当前城市公共安全领域中，需要对潜在的危险行为做出警告，这就需要通过对目标行人未来轨迹进行预测从而分析潜在的危险行为。每个行人未来的行走轨迹，不仅受到其目的地的驱动，还受到多种社会和物理环境因素的驱动，包括当地行人的密度，场景布局（例如，十字路口、路灯等）以及隐含的群体社会行为规范（例如，在售票柜台排成队列，提前在相距遥远的地方分散以避免发生碰撞）。综上所述，想要预测行人未来的轨迹，需要考虑到以下三个方面的限制。

第一，物理环境的限制。为了能够在场景中行走并避开障碍物或类似的物理限制，必须处理好局部和全局空间信息，并且关注到周围的重要元素。例如，当要到达弯道时，会更加专注在弯道而不是环境中的其他约束限制，称此为物理关注。

第二，考虑到场景中其他行人对目标行人的影响。例如，避免与周围行人发生碰撞，不干涉他们的私人空间，或者打断一些交互行为（握手、聊天等），这就要求必须对其他人的移动方向和社会规范有很好的理解，从而相应调整自己的路径。……