BP-SGCN:行为伪标签信息稀疏图形卷积网络用于行人和异质轨迹预测
IEEE transactions on neural networks and learning systems
|March 21, 2025
概括
这项研究引入了行为伪标签,以改善自动驾驶汽车和监控的轨迹预测. 这些标签从运动数据中捕获代理行为,提高预测准确度,无需昂贵的注释.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
背景情况:
- 轨迹预测对于自动驾驶汽车 (AV) 和监控至关重要,但目前的方法与异质的代理 (车辆,骑自行车者) 斗争,或依赖昂贵的标签.
- 以行人为中心的模型在混合交通场景中是有限的,而使用类标签的方法是昂贵的,缺乏类内行为细微差别.
研究的目的:
- 开发一种用于轨迹预测的新方法,只使用运动特征准确模拟各种代理行为的轨迹预测.
- 引入"行为伪标签",以捕捉行人和异质代理的行为分布.
- 为了提出和验证一个框架,行为伪标签告知了稀疏图形卷积网络 (BP-SGCN),以改进轨迹预测.
主要方法:
- 开发出仅从运动特征衍生出的行为伪标签,以表示代理行为分布.
- 提出了行为伪标签信息稀疏图形卷积网络 (BP-SGCN),以学习这些伪标签并将其集成到轨迹预测模型中.
- 实施了级联训练方案:无监督的伪标签学习,然后进行监督的端到端微调,以获得轨迹预测的准确性.
主要成果:
- 行为伪标签有效地在代理轨迹内模拟不同的行为集群.
- 与现有方法相比,BP-SGCN框架显著提高了轨迹预测的准确性.
- 在只有行人 (ETH/UCY,SDD) 和异质代理数据集 (SDD,Argoverse1) 上都表现出卓越的性能.
结论:
- 行为伪标签提供了一种强大的,无注释的方法,用于捕捉在轨迹预测中的代理行为.
- 该BP-SGCN模型提供了一个强大的和准确的解决方案,用于在复杂的,异质的交通环境中进行轨迹预测.
- 这项工作推进了轨迹预测的最新技术,使自主系统能够更可靠地做出决策.
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For potentiometric titration, the Gran plot is created by plotting the...
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