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题名基于社会注意力机制的行人轨迹预测方法研究
被引量：14
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作者
李琳辉
周彬
连静
周雅夫
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机构
大连理工大学汽车工程学院
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期175-183,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61976039,No.51775082)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(No.DUT19LAB36,No.DUT17LAB11)。
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文摘
为提高行人交互中轨迹预测速度、精度与模型可解释性,提出了一种基于社会注意力机制的GAN模型。首先,定义了一种新型社会关系,对行人间的影响进行社会关系建模,设计了基于注意力机制的网络模型,提高了网络预测速度和可解释性。然后,探索不同池化汇集机制对预测结果的影响,确定性能优异的池化模型。最后,搭建了轨迹预测网络,并在UCY和ETH数据集中进行训练。实验结果表明,所提模型预测精度优于现有方法,且实时性较现有方法提升18.3%。
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关键词
行人轨迹预测
生成对抗网络
注意力机制
社会力模型
最优池化模型
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Keywords
pedestrian trajectory prediction
generative adversarial network
attention mechanism
social force model
optimal pooling model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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