HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

TraPHic: التنبؤ بالمسارات في حركة المرور الكثيفة والمتنوعة باستخدام التفاعلات الموزونة

Rohan Chandra; Uttaran Bhattacharya; Aniket Bera; Dinesh Manocha

الملخص

نقدم خوارزمية جديدة لتنبؤ مسارات الوكلاء الطرقيين على المدى القريب في مقاطع الفيديو المرورية الكثيفة. تُصمم نهجنا للتعامل مع المرور المتنوع، حيث قد يشمل الوكلاء الطرقيون الحافلات، السيارات، الدراجات النارية، الدراجات الهوائية أو المشاة. نقوم بنمذجة التفاعلات بين الوكلاء الطرقيين المختلفين باستخدام شبكة هجينة جديدة من نوع LSTM-CNN لتنبؤ المسارات. بشكل خاص، نأخذ في الاعتبار التفاعلات المتنوعة التي تأخذ ضمنياً في الاعتبار الأشكال المختلفة والديناميكيات والسلوكيات الخاصة بكل وكيل طرقي. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بنمذجة التفاعلات المستندة إلى الأفق الزمني والتي تستخدم لنمذجة سلوك قيادة كل وكيل طرقي ضمنياً. نقيم أداء خوارزمية التنبؤ الخاصة بنا، TraPHic (خوارزمية تنبؤ المسارات في المرور المتنوع)، على مجموعة بيانات قياسية ونقدم أيضًا مجموعة بيانات مرورية كثيفة ومتنوعة جديدة تعكس مقاطع الفيديو الحضرية الآسيوية ومسارات الوكلاء الطرقيين. نتفوق على أفضل الأساليب الحالية بنسبة 30% في مجموعات البيانات المرورية الكثيفة.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
TraPHic: التنبؤ بالمسارات في حركة المرور الكثيفة والمتنوعة باستخدام التفاعلات الموزونة | مستندات | HyperAI