行人轨迹预测材料

最新推荐文章于 2025-11-20 01:00:36 发布
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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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自动驾驶之行人轨迹预测数据集
mathlxj的博客
12-10 4542
行人轨迹预测数据集，ETH、UCY、WildTrack、L-CAS、CFF、WILDTRACK、L-CAS
【行人轨迹预测数据集——ETH、UCY】
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T_C_Ko的博客
12-15 3万+
行人数据集——ETH、UCY下载地址以及内容简介 ETH数据集很多的下载地址都不对了。这篇博客放了最新的链接。 在ETHz官网找Computer Vision Laboratory得到下载地址
data-preprocessing-for-traj-pred:trajnet数据集的数据预处理，用于行人轨迹预测
05-15
用于Traj的数据预处理 trajnet数据集的数据预处理，用于行人轨迹预测 轨迹预测现在具有一些最先进的方法。 几篇论文分析了这些方法的准确性。 除了它们各自的性能外，在某些情况下，这些方法还难以与预测相抗衡。 想法是按类型分开轨迹，即行人移动的方式以及他/他的环境与他/他的相互作用的方式。 为了更好地可视化轨迹并简化学习，所有轨迹均进行了归一化。 第一点移向原点（0,0），并且轨迹旋转，使得第一段（在第一点和第二点之间）指向上方： 移位和旋转之前： 移位和旋转后： 轨迹有两种分类方法。 第一个重点关注感兴趣轨迹周围的交互，而第二个重点关注轨迹的方向。 对于交互分类，轨迹可能有六个不同的标准： 没有相互作用的静态轨迹 具有静态相互作用的静态轨迹 具有动态相互作用的静态轨迹 没有相互作用的动态轨迹 静态相互作用的动态轨迹 具有动态相互作用的动态轨迹 静态是指行人在数据提供的20
轨迹预测技术综述：方法、数据与评估
最新发布
RF~or的博客
11-20 612
轨迹预测的核心任务是：基于智能体（如车辆、行人、无人机）的历史轨迹（通常为1-3秒），结合场景上下文（如高精地图、交通规则、传感器数据），预测其未来一段时间（通常为5-8秒）内可能的多条合理轨迹，并以概率分布的形式呈现，而非单一的"平均"路径。轨迹预测领域正朝着**更融合（端到端）、更智能（大模型赋能）、更高效（流匹配）、更可靠（解决长尾）**的方向发展。SOTA方法：MTR系列、QCNet等查询式方法及TrajFlow等生成式方法权威基准。
轨迹预测の综述
whaosoft143ai的博客
11-07 1705
在数据集多样性上，Waymo Open Dataset 也有很大的提升，该数据集涵盖不同的天气条件，白天、夜晚不同的时间段，市中心、郊区不同地点，行人、自行车等不同道路对象，等等。由德国亚琛工业大学汽车工程研究所发布的HighD数据集，是德国高速公路的大型自然车辆轨迹数据，搜集自德国科隆附近的六个不同地点， 位置因车道数量和速度限制而异，记录的数据中包括轿车和卡车。9)具有挑战性的天气条件:恶劣的天气条件，如大雨、雪、雾或能见度低，会影响传感器的性能，限制用于轨迹预测的关键数据的可用性。whaosoft a
计算机视觉算法实战——行人轨迹预测
m0_65481401的博客
03-23 2739
行人轨迹预测是计算机视觉和机器学习交叉领域的一个重要研究方向。其核心任务是通过分析行人的历史轨迹数据，预测其未来的移动路径。这一任务不仅需要考虑行人自身的运动模式，还需要考虑周围环境、其他行人、障碍物等因素的影响。行人轨迹预测的应用场景非常广泛。例如，在智能监控系统中，预测行人的轨迹可以帮助提前发现异常行为；在自动驾驶领域，预测行人轨迹可以提高车辆的安全性和行驶效率；在机器人导航中，预测行人轨迹可以帮助机器人更好地规划路径，避免碰撞。在众多算法中，Social-LSTM 是目前性能最好的算法之一。
行人轨迹预测有哪些有效的方法和普遍的Base方法？顶会论文分享！
CV_Autobot的博客
10-16 3630
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取轨迹预测近两年风头正猛，但大都聚焦于车辆轨迹预测方向，自动驾驶之心今天就为大家分享顶会NeurIPS上关于行人轨迹预测的算法—SHENet，在受限场景中人类的移动模式通常在一定程度上符合有限的规律。基于这个假设，SHENet通过学习隐含的场景规律来预测一个人的未来轨迹。文章已经授权自动驾驶之心原创！如果您有相关工作需要分享，请在文末...
时空图行人轨迹预测
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### 基于时空图的行人轨迹预测 #### 什么是时空图 (Spatio-Temporal Graph)? 时空图是一种用于建模动态场景中对象及其相互作用的数据结构。在这种上下文中，“空间”指的是不同实体之间的几何关系，而“时间”则...
行人轨迹预测+开源代码+预测时间
03-08
### 行人轨迹预测的开源代码实现 行人轨迹预测是智能交通系统中的重要组成部分，对于提高交通安全性和效率具有重要意义。HPNet是由小笼唐（Xiaolong Tang）等人提出的深度学习模型，旨在提升未来路径预报准确性[^3]...
实时行人轨迹预测系统：改进CNN与OpenCV的应用教程
在行人轨迹预测系统中，实时性是至关重要的，它要求系统能够快速准确地处理视频流数据，并迅速预测出行人的未来位置。 #### 5. 项目工程结构 项目工程可能包含了多个模块，如视频输入处理、目标检测、轨迹预测、...
大规模行人意图估计与轨迹预测数据集与模型提升自动驾驶系统性能
行人意图估计和轨迹预测在智能驾驶系统的发展中起着关键作用，因为它们有助于理解城市环境中行人的行为和动态，从而确保系统的安全性和效率。本文主要关注的是PIE（Pedestrian Intent Estimation），这是一个由Amir ...
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行人轨迹预测Learning Velocity and Acceleration: Self-Supervised Motion Consistency for Pedestrian Trajecto
Qing__er的博客
04-13 425
4）方法：本文提出了一种自监督的行人轨迹预测框架，显式建模位置、速度和加速度。该方法通过特征注入和自监督的运动一致性机制，利用速度和加速度信息增强位置预测。通过预测的位置，计算出相应的伪速度和伪加速度，模型基于数据生成的伪标签进行自监督学习。此外，设计了基于物理原理的运动一致性评估策略，通过与历史动态比较，选择最合理的运动趋势并用于约束轨迹生成。5）结果：在 ETH-UCY 和 Stanford Drone 数据集上进行实验，结果表明，该方法在这两个数据集上都达到了最先进的性能，证明了该框架的有效性。
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ICCV 2021 | MG-GAN：多生成器的行人轨迹预测模型（二）
周周周周周大帅的博客
09-24 1653
我们知道说在实际训练中，我们拥有的已配对的数据（c,x）往往是非常少量的，并且D需要做两件事情：既需要和G进行博弈，也就是判别输入的样本是来自真实数据分布还是生成器，还需要预测数据的类标签，也就是输出条件c。中，我们输入一个条件word：c，再输入一个从原始照片中sample出来的分布z，经过generator后，输出一个image：x，我们希望这个x尽可能地符合条件c的描述，并且生成的照片足够清晰；也就是说，按照传入的probs中给定的概率，在相应的位置处进行取样，取样返回的是该位置的整数索引。
毕业设计：基于深度学习的行人轨迹预测算法 人工智能
毕设帮助,疑难解答,欢迎打扰!
02-05 2462
毕业设计：基于深度学习的行人轨迹预测算法 通过训练深度学习模型，该算法能够准确预测行人的未来运动轨迹，为智能交通系统提供重要支持。本研究为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，能为您提供灵感和指导。
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