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多重时空交互下的行人轨迹预测
1
作者
陈泽
杨铀
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期61-67,共7页
鉴于行人的运动轨迹会受到邻域行人持续性的影响,传统工作在建模过程中缺乏对此类型影响的考虑,提出了一个基于多重空间图神经网络的行人轨迹预测方法.此方法包含一个多重空间融合模块,将多个时刻的空间结合在一起,构建了一个多重空间...
鉴于行人的运动轨迹会受到邻域行人持续性的影响,传统工作在建模过程中缺乏对此类型影响的考虑,提出了一个基于多重空间图神经网络的行人轨迹预测方法.此方法包含一个多重空间融合模块,将多个时刻的空间结合在一起,构建了一个多重空间图神经网络,能够将邻域行人的历史轨迹对目标行人的影响也融合进来,对多人之间跨越时间和空间的交互信息进行建模与刻画;随后将Transformer应用到多重空间图网络上,能够自适应地度量行人之间跨越时间和空间的交互程度.本文方法在典型公开数据集ETH和UCY上进行测试,并与同类模型进行对比.实验结果表明:本文方法在ADE和FDE两项指标上相比于比同类方法提升了12%和15%,能预测出与真实轨迹更贴合的行人轨迹.
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关键词
轨迹预测
图
神经网络
注意力机制
深度学习
图
的
构建
原文传递
题名
多重时空交互下的行人轨迹预测
1
作者
陈泽
杨铀
机构
华中科技大学电子信息与通信学院
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期61-67,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61971203)
江苏省前沿引领技术基础研究重大项目(BK20222006)
+1 种基金
湖北省技术创新计划重点研发专项(2023BAB021)
华中科技大学基础研究支持计划资助项目(2023BR023).
文摘
鉴于行人的运动轨迹会受到邻域行人持续性的影响,传统工作在建模过程中缺乏对此类型影响的考虑,提出了一个基于多重空间图神经网络的行人轨迹预测方法.此方法包含一个多重空间融合模块,将多个时刻的空间结合在一起,构建了一个多重空间图神经网络,能够将邻域行人的历史轨迹对目标行人的影响也融合进来,对多人之间跨越时间和空间的交互信息进行建模与刻画;随后将Transformer应用到多重空间图网络上,能够自适应地度量行人之间跨越时间和空间的交互程度.本文方法在典型公开数据集ETH和UCY上进行测试,并与同类模型进行对比.实验结果表明:本文方法在ADE和FDE两项指标上相比于比同类方法提升了12%和15%,能预测出与真实轨迹更贴合的行人轨迹.
关键词
轨迹预测
图
神经网络
注意力机制
深度学习
图
的
构建
Keywords
trajectory prediction
graph neural network
attention mechanism
deep learning
graph construction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多重时空交互下的行人轨迹预测
陈泽
杨铀
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
原文传递
已选择
0
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参考文献
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