arXiv cs.CV· Wenqian Jiang, Qifeng Sun, Xiaosong Gao, Xin Zou, Xingrui Ni, Yuan Hu, Yongming Li·· 3 小时前AI 评分30
WSN 下行人轨迹预测方法 HEADA-LTCTPM：分层包络对抗域适应
Trajectory Prediction Method for person under WSN with Hierarchical Envelope Adversarial Domain Adaptation
AI 导读
HEADA-LTCTPM 模型通过包络样本构造机制，将样本扩展为图结构，并引入结合局部与全局策略的对抗域适应模块，提升 WSN 下行人轨迹预测的精度与鲁棒性。在 2 个公开数据集上与 6 个基线算法对比，其 ADE 和 FDE 分别降低 17.6% 和 19.1%。时间开销满足实际需求。
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