Pedestrian Trajectory Prediction in Extremely Crowded Scenarios

Pedestrian trajectory prediction under crowded circumstances is a challenging problem owing to human interaction and the complexity of the trajectory pattern. Various methods have been proposed for solving this problem, ranging from traditional Bayesian analysis to Social Force model and deep learni...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Sensors (Basel, Switzerland) Ročník 19; číslo 5; s. 1223
Hlavní autoři:	Shi, Xiaodan, Shao, Xiaowei, Guo, Zhiling, Wu, Guangming, Zhang, Haoran, Shibasaki, Ryosuke
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Switzerland MDPI 11.03.2019 MDPI AG
Témata:	crowded scenarios deep learning encoder–decoder model human interaction LSTM trajectory prediction trajectory prediction deep learning human interaction LSTM crowded scenarios encoder–decoder model
ISSN:	1424-8220, 1424-8220
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!