å‹•ç”»åƒã‚’用ã„ãŸçµŒè·¯äºˆæ¸¬æ‰‹æ³•ã®åˆ†é¡ž6. 6 経路予測ã®æµã‚Œ • 環境ã‹ã‚‰ã®ç‰¹å¾´æŠ½å‡º ⎻ シーンラベル ⎻ å±€æ‰€é ˜åŸŸã®ã‚³ã‚¹ãƒˆ ⎻ シーン全体ã®ç‰¹å¾´ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ« • 対象ã‹ã‚‰ã®ç‰¹å¾´æŠ½å‡º ⎻ éŽåŽ»ã®ç§»å‹•çµŒè·¯ï¼Œå‘ã ⎻ 身体的属性 ⎻ 対象ã®ç‰¹å¾´ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ« Prediction 特徴抽出 予測 • ベイズモデル ⎻ KF, DBN • エãƒãƒ«ã‚®ãƒ¼æœ€å°åŒ– ⎻ Dijkstra’s Algorithm • 深層å¦ç¿’ ⎻ CNN, LSTM • 逆強化å¦ç¿’ • ãã®ä»– ⎻ Social force model, Data driven 入力 ⎻ å‹•ç”»åƒ âŽ» éŽåŽ»ã®çµŒè·¯ 出力 ⎻ 座標 ⎻ 確率分布 7. 7 経路予測ã®æµã‚Œ • 環境ã‹ã‚‰ã®ç‰¹å¾´æŠ½å‡º ⎻ シーンラベル ⎻ å±€æ‰€é ˜åŸŸã®ã‚³ã‚¹ãƒˆ ⎻ シーン全体ã®ç‰¹å¾´ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ« • 対象ã‹ã‚‰ã®ç‰¹å¾´æŠ½å‡º ⎻ éŽåŽ»ã®ç§»å‹•çµŒè·¯ï¼Œå‘ã ⎻ 身体的属性 ⎻ 対象ã®ç‰¹å¾´ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ« 予測 Prediction 特徴抽出
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