轨迹预测笔记——TrafficPredict: Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents

本文基于YuexinMa等人的研究,深入解析了针对复杂交通环境下多类型目标的轨迹预测算法。该算法采用4Dgraph结构,结合两层LSTM网络,有效捕捉物体动态属性及互动关系,预测精度高。输入包括类别标签、帧序及位置信息,通过前三秒数据预测后三秒位置。

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简单概括

这篇文章是基于Yuexin Ma等人写的TrafficPredict: Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents 一文的笔记。该文章写了一个实际路况中预测多种类多目标运动轨迹的算法,并且考虑了目标之间的关系以修正结果。
轨迹预测用多个LSTM实现。文章采用了4D graph的结构,一共两层。一层是实例层用于捕捉动态属性和每个物体间的互动关系,另一层是目录层用于总结同一种类的物体的相似行为。
输入和输出都是数字格式,包含了类别标签,帧的顺序,各物体的位置。用前三秒预测后三秒的位置,2帧每秒。

细节解释

4D graph

两维用于表示物体和他们间的关系,一维用于表示时间序列,最后一维用于高层目录。

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