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融合距离阈值和双向TCN的时空注意力行人轨迹预测模型

Fusion of distance threshold and bi-tcn for spatio-temporal attention pedestrian trajectory prediction model
王红霞
聂振凯
钟强
沈阳理工大学 信息科学与工程学院, 沈阳 110159

摘要

为解决因缺乏部分行人建模思想、缺少时间维度的全局视野和忽略行人交互模式多样性,而导致交互建模不充分、低预测精度等问题,提出基于Social-STGCNN(Social Spatio-Temporal Graph Convolutional Neural Network)的改进模型STG-DTBTA(Spatio-Temporal Graph Distance Threshold Bi-TCN Attention)。首先,构建PPM(Partial Pedestrian Module)模块,对不满足距离阈值等约束条件的行人交互连接剪枝以去噪。其次,引入时空注意力机制,空间注意力动态分配交互权重,并设置多个注意力头以处理交互多样性问题;时间注意力捕捉时序数据的时间依赖关系。最后,采用双向TCN增加全局视野以捕捉轨迹数据中的动态模式和趋势,并采用门控机制融合双向特征。在数据集ETH和UCY上的实验结果表明,与Social-STGCNN相比,在维持参数量与推理时间接近的情况下,ADE平均降低8%,FDE平均降低16%。STG-DTBTA具有良好的交互建模能力、模型性能和预测效果。

基金项目

辽宁省自然科学基金指导计划项目(2022-MS-276)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0103
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第11期

发布历史

[2024-08-05] 优先出版

引用本文

王红霞, 聂振凯, 钟强. 融合距离阈值和双向TCN的时空注意力行人轨迹预测模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0103. (Wang Hongxia, Nie Zhenkai, Zhong Qiang. Fusion of distance threshold and bi-tcn for spatio-temporal attention pedestrian trajectory prediction model [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0103. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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