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基于全局自适应有向图的行人轨迹预测
文献摘要：
由于行人交互的复杂性和周围环境的多变性,行人轨迹预测仍是一项具有挑战性的任务.然而,基于图结构的方法建模行人之间的交互时,存在着网络感受野小、成对行人间的相互交互对称、固定的图结构不能适应场景变化的问题,导致预测轨迹与真实轨迹偏差较大.为了解决这些问题,本文提出一种基于全局自适应有向图的行人轨迹预测方法(pedestrian trajectory prediction method based on Global Adaptive Directed Graph,GADG).设计全局特征更新(Global Feature Updating,GFU)和全局特征选择(Global Feature Selection,GFS)分别提升空间域和时间域的网络感受范围,以获取全局交互特征.构建有向特征图,定义行人间的不对称交互,提高网络建模的方向性.建立自适应图模型,灵活调整行人间的交互关系,减少冗余连接,增强图模型的自适应能力.在ETH和UCY数据集上的实验结果表明,与最优值相比,平均位移误差降低14％,最终位移误差降低3％.
文献关键词：
轨迹预测;自适应图;有向图;感受野;行人轨迹;图卷积
中图分类号：
作者姓名：
孔玮;刘云;李辉;崔雪红;杨浩冉
作者机构：
青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛266061
文献出处：
引用格式：
[1]孔玮;刘云;李辉;崔雪红;杨浩冉-.基于全局自适应有向图的行人轨迹预测)[J].电子学报,2022(08):1905-1916
A类：
GADG,GFU
B类：
有向图,行人轨迹预测,行人交互,周围环境,多变性,图结构,感受野,人间,预测轨迹,轨迹偏差,pedestrian,trajectory,prediction,method,Global,Adaptive,Directed,Graph,全局特征,特征更新,Feature,Updating,特征选择,Selection,GFS,提升空间,空间域,时间域,交互特征,特征图,义行,网络建模,方向性,自适应图,图模型,整行,交互关系,自适应能力,ETH,UCY,最优值,平均位移,位移误差,图卷积
AB值：
0.452724
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