People Image Analysis
Deep Learning
口頭発表
[サーベイ論文] Deep Learningを用いた経路予測の研究動向
- Author
- 箕浦大晃, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- パターン認識・メディア理解研究会, 2020.
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経路予測は，歩行者や自動車などの移動物体が未来にどのような経路を辿るかを過去の軌跡から予測する技術である．経路予測は古くからベイズモデルやSocial-Forceモデルを利用して研究されてきたが，Deep Learning (DL) の発展によりConvolutional Neural Network及び，Long Short-Term Memoryを利用した手法に大きく移り変わっている．これらを利用した予測手法は車載カメラ映像視点や俯瞰視点，人の位置情報や物体情報など様々な要素を組み合わせてモデル化することで高精度な予測経路を獲得している．そこで，本稿ではDLを活用した経路予測手法についてサーベイし，様々な予測手法について述べつつ体系的にまとめる．また，定量的評価のために使用されるデータセット及び，評価指標についても紹介する．更に，代表的なモデルについて複数のデータセットを用いて精度評価を行い，各モデルの精度及び予測結果について議論を行う．