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摘要:
针对社会生成对抗网络行人交互特征简单且无法充分利用行人交互信息的问题,提出一种结合社会特征和注意力机制的行人轨迹预测模型.采用生成对抗网络模型,其中生成器使用编码器-解码器结构,中间加入注意力模块,并且设置3种社会特征以丰富行人交互信息.辅助注意力模块对同一场景中的行人进行影响力分配,使网络可以充分利用行人交互信息,提升模型的准确性.多个数据集上的实验结果表明,该模型较之前基于池化模块行人轨迹预测模型的准确率平均提高15%,且在行人密集、非直线轨迹多的场景中准确率提升34%,效果更加明显.
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文献信息
篇名 结合社会特征和注意力的行人轨迹预测模型
来源期刊 西安电子科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 轨迹生成 生成对抗网络 注意力机制 长短时记忆网络 行人交互
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 10-17,79
页数 9页 分类号 TP391
字数 6674字 语种 中文
DOI 10.19665/j.issn1001-2400.2020.01.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张志远 中国民航大学计算机科学与技术学院 17 31 4.0 5.0
2 刁英华 中国民航大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
轨迹生成
生成对抗网络
注意力机制
长短时记忆网络
行人交互
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-2400
61-1076/TN
西安市太白南路2号349信箱
chi
出版文献量(篇)
4652
总下载数(次)
5
总被引数(次)
38780
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