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融合距离阈值和双向TCN的时空注意力行人轨迹预测模型
被引量：
1
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作者
王红霞
聂振凯
钟强
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第11期3303-3310,共8页
为解决因缺乏部分行人建模思想、缺少时间维度的全局视野和忽略行人交互模式多样性,而导致交互建模不充分、低预测精度等问题,提出基于Social-STGCNN(social spatio-temporal graph convolutional neural network)的改进模型STG-DTBTA(s...
为解决因缺乏部分行人建模思想、缺少时间维度的全局视野和忽略行人交互模式多样性,而导致交互建模不充分、低预测精度等问题,提出基于Social-STGCNN(social spatio-temporal graph convolutional neural network)的改进模型STG-DTBTA(spatio-temporal graph distance threshold Bi-TCN attention)。首先,构建PPM(partial pedestrian module)模块,对不满足距离阈值等约束条件的行人交互连接剪枝以去噪。其次,引入时空注意力机制,空间注意力动态分配交互权重,并设置多个注意力头以处理交互多样性问题;时间注意力捕捉时序数据的时间依赖关系。最后,采用双向TCN增加全局视野以捕捉轨迹数据中的动态模式和趋势,并采用门控机制融合双向特征。在ETH和UCY数据集上的实验结果表明,与Social-STGCNN相比,STG-DTBTA在维持参数量与推理时间接近的情况下,ADE平均降低8%,FDE平均降低16%。STG-DTBTA具有良好的交互建模能力、模型性能和预测效果。
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关键词
行人
轨迹预测
部分行人建模
距离阈值
时空注意力机制
双向TCN
门控机制
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职称材料
题名
融合距离阈值和双向TCN的时空注意力行人轨迹预测模型
被引量：
1
1
作者
王红霞
聂振凯
钟强
机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第11期3303-3310,共8页
基金
辽宁省自然科学基金指导计划资助项目(2022-MS-276)。
文摘
为解决因缺乏部分行人建模思想、缺少时间维度的全局视野和忽略行人交互模式多样性,而导致交互建模不充分、低预测精度等问题,提出基于Social-STGCNN(social spatio-temporal graph convolutional neural network)的改进模型STG-DTBTA(spatio-temporal graph distance threshold Bi-TCN attention)。首先,构建PPM(partial pedestrian module)模块,对不满足距离阈值等约束条件的行人交互连接剪枝以去噪。其次,引入时空注意力机制,空间注意力动态分配交互权重,并设置多个注意力头以处理交互多样性问题;时间注意力捕捉时序数据的时间依赖关系。最后,采用双向TCN增加全局视野以捕捉轨迹数据中的动态模式和趋势,并采用门控机制融合双向特征。在ETH和UCY数据集上的实验结果表明,与Social-STGCNN相比,STG-DTBTA在维持参数量与推理时间接近的情况下,ADE平均降低8%,FDE平均降低16%。STG-DTBTA具有良好的交互建模能力、模型性能和预测效果。
关键词
行人
轨迹预测
部分行人建模
距离阈值
时空注意力机制
双向TCN
门控机制
Keywords
pedestrian trajectory prediction
partial pedestrian model
distance threshold
spatio-temporal attention mechanism
bidirectional temporal convolutional network(Bi-TCN)
gating mechanism
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合距离阈值和双向TCN的时空注意力行人轨迹预测模型
王红霞
聂振凯
钟强
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024
1
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