文件名称:
基于社会注意力机制的行人轨迹预测方法研究
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-01-13
详细说明：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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