典型文献
基于时空信息和社交注意力的行人轨迹预测研究
文献摘要：
行人轨迹预测在各种应用中具有关键性作用,为提高互中轨迹预测精度与模型可解释性,提出了一种基于时空信息和社交注意力的模型(SAGAT),模型整体采用编码-码的框架.首先,针对行人之间时间交互的连续性,构建额外的LSTM网络来捕获时间的相关性信息.然后,提出社交注意力机制,设置3种社交特征丰富行人交互信息,对同一场景中的不同行人进行权重分配.最后,在UCY和ETH公开数据集进行训练.多个实验结果表明,模型的预测精度优于现有方法,且平均精度提高13.7％.首先,针对行人之间时间交互的连续性,构建额外的LSTM网络来捕获时间的相关性信息.然后,提出社交注意力机制,设置3种社交特征丰富行人交互信息,对同一场景中的不同行人进行权重分配.
文献关键词：
行人轨迹预测;时空信息;社交注意力;行人交互
中图分类号：
作者姓名：
吴涛;任劼;孙波;李婉婉
作者机构：
西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048
文献出处：
引用格式：
[1]吴涛;任劼;孙波;李婉婉-.基于时空信息和社交注意力的行人轨迹预测研究)[J].长江信息通信,2022(03):14-16,20
A类：
社交注意力
B类：
时空信息,行人轨迹预测,预测研究,模型可解释性,SAGAT,捕获时间,注意力机制,社交特征,行人交互,交互信息,同行人,行权,权重分配,UCY,ETH,公开数据集
AB值：
0.221841
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