本课题由上海交通大学和上汽大众联合承担。

2021年11月12日，基金会秘书处组织协调上海交通大学、上汽大众、以及上汽技术中心、上汽商用车技术中心、联合电子、上海机动车检测中心共24名人员，采用腾讯视频会议方式，围绕《AI在目标物（行人和车辆）行为预测中的应用》（1823）课题进行了阶段性（中期）研究成果技术汇报交流。

题组基于车载行车记录仪采集的视频数据，针对车辆目标和行人目标本身的特点与其在实际场景下的运动特点，分别采取不同策略考虑目标间相互遮挡的问题。针对车辆目标，搭建融合目标2D与3D位置相似性的车辆跟踪算法，分别在像素平面与鸟瞰图上建立运动模型，实现了车辆目标的检测跟踪；针对行人目标，引入行人目标姿态信息，利用时序姿态流信息衡量行人目标的相似度，结合局部外观模型，解决局部遮挡，实现了行人目标的检测跟踪；采用编码-解码架构，通过长短期记忆网络挖掘目标的历史轨迹特征、目标的个体意图特征以及目标之间的交互约束特征，通过融合三种特征，实现目标历史信息的特征编码，通过解码实现目标的轨迹预测。以上算法模块均在公开或自采数据集上进行了测试评估。

达到中期预期目标。

行人目标遮挡状况判别