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题名基于时空图联合关系路径的行人轨迹预测框架
被引量：1
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作者
孙科
鄢府
范勇强
牟利平
谢海兵
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机构
数字泸州产业投资集团有限公司
四川省金科成地理信息技术有限公司
成都市生态环境数智治理中心
四川省烟草公司泸州市公司
中国人民解放军联勤保障部队
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出处
《无线电工程》
北大核心
2023年第2期281-289,共9页
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基金
四川省科技计划资助(2021JDJQ0021,2022YFG0186)。
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文摘
时空图被广泛应用于行人轨迹预测等时间序列任务中,如何更精确地捕捉不同时间段的轨迹位置信息以及更充分地利用时空图的结构信息对于轨迹预测至关重要。传统的轨迹预测方法规则复杂、约束性强、可扩展性较差,往往只能应用于特定领域。基于学习的轨迹预测方法不依赖于专家经验的物理规则,根据观察的轨迹数据来学习不同时间段各个空间位置之间的变化规则。基于学习的方法存在一定局限性,如没有充分利用时空图的结构信息,导致轨迹预测模型的性能下降。针对上述问题,提出了一种新型基于时空图联合关系路径的行人轨迹预测框架(Spatio-Temporal Graphs with Relationship Path Trajectory Prediction Framework, STRP-TPF)。STRP-TPF主要包括EdgeRNN和NodeRNN模型。STRP-TPF基于时空图构建关系路径,基于关系路径构建因子图;构建EdgeRNN和NodeRNN模型,并将因子图作为输入;输出下一时刻行人的位置,并且预测完整的行人轨迹。STRP-TPF利用关系路径能够准确捕捉时空图的结构信息,充分学习行人在不同时间和空间点的轨迹关系。大量实验结果表明,在ETH和UCY数据集上,STRP-TPF的整体性能均优于目前最先进的方法。在平均位移误差和最终位移误差方面,STRP-TPF比目前最先进方法低32.6%和37.7%。STRP-TPF的预测轨迹能够更准确地匹配真实轨迹。
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关键词
时空图
轨迹预测
关系路径
因子图
平均位移误差
最终位移误差
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Keywords
spatio-temporal graph
trajectory prediction
relationship path
factor graph
average displacement error
final displacement error
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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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题名时空众包技术综述
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作者
程维杰
李洪贵
范勇强
彭钰寒
甘戈
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机构
四川省金科成地理信息技术有限公司
成都市生态环境数智治理中心
成都信息工程大学
成都市公安局
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出处
《无线电工程》
北大核心
2022年第8期1456-1465,共10页
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基金
国家自然科学基金(61772091,61802035,61962006)
四川省科技计划项目(2021JDJQ0021,2022YFG0186,2021YZD0009,2021ZYD0033)
+2 种基金
成都市技术创新研发项目(2021-YF05-00491-SN,2021-YF05-02414-GX,2021-YF05-02413-GX)
成都市重大科技创新项目(2021-YF08-00156-GX,2021-YF08-00159-GX)
成都市“揭榜挂帅”科技项目(2021-JB00-00025-GX)。
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文摘
随着先进移动设备的使用和广泛普及,出现了新型的时空众包技术。时空众包正在从各个方面改变着人们的生活,它让普通人群在现实场景中执行基于位置服务的任务成为可能,具有扩展性强、响应时间短和时间成本低等特性。综述了时空众包的研究背景,重点介绍了时空众包技术,主要讨论了时空众包在算法领域的应用,涉及3个核心算法问题:任务分配、众包评估和激励机制。任务分配让众包平台把接收到的任务分配给工作人员,让任务尽可能地匹配到合适的工作人员;众包评估是对工作人员进行评估,判断工作人员能力,确保任务高质量完成,在评估过程中需考虑隐私保护,涉及加密技术;激励机制为奖励优秀的工作人员,同时吸引更多的工作人员参与众包项目。对时空众包技术做了总结并展望未来工作。
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关键词
时空众包
任务分配
众包评估
激励机制
加密技术
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Keywords
spatial crowdsourcing
task assignment
crowdsourcing evaluation
incentive mechanism
encryption technique
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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