基于多头软注意力图卷积网络的行人轨迹预测

彭涛; 康亚龙; 余锋; 张自力; 刘军平; 胡新荣; 何儒汉; 李丽

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基于多头软注意力图卷积网络的行人轨迹预测

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摘要

行人间交互作用的复杂性给行人轨迹预测带来了挑战,且现有算法难以捕获行人间有意义的交互信息,不能直观地建模行人间的交互作用。针对以上问题,提出多头软注意力图卷积网络。首先利用多头软注意力(MS ATT)结合内卷网络Involution分别从空间图和时间图输入中提取稀疏空间和稀疏时间邻接矩阵,生成稀疏空间和稀疏时间有向图;然后,利用图卷积网络(GCN)从稀疏空间和稀疏时间有向图中学习交互作用与运动趋势特征;最后,将学习到的轨迹特征输入时间卷积网络(TCN)以预测双高斯分布参数,生成行人预测轨迹。在ETH和UCY数据集上的实验结果表明:相较于空时社交关系池化行人轨迹预测模型(SOPM),所提算法的平均位移误差(ADE)降低了2.78%;相较于稀疏图卷积网络(SGCN),所提算法的最终位移误差(FDE)降低了16.92%。

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来源
《计算机应用》 |2023年第3期|736-743|共8页
作者
彭涛; 康亚龙; 余锋; 张自力; 刘军平; 胡新荣; 何儒汉; 李丽;
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作者单位

纺织服装智能化湖北省工程研究中心(武汉纺织大学);

湖北省服装信息化工程技术研究中心(武汉纺织大学);

武汉纺织大学计算机与人工智能学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
多头软注意力; 通道注意力; 空间注意力; 内卷; 图卷积网络; 行人轨迹预测;

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