Deep Learning
口頭発表
移動対象の属性と環境情報を導入したLSTMによる経路予測
- Author
- 箕浦大晃, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- 画像センシングシンポジウム, 2018
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経路予測とは，歩行者や自動車などの移動物体が未来にどのような道筋を移動するかを予測する問題である．深層学習における経路予測には，歩行者間の相互作用を考慮した予測手法や予測対象周囲の動的な環境に関する特徴を考慮した予測手法が提案されている．しかし，これらの手法では，全ての予測対象を単一の種類として扱っており，予測対象の種類に応じた経路を予測することが困難であるという問題点がある．そこで本研究では，予測対象の種類に応じた経路予測の実現を目的とし，対象の属性および予測対象周囲の環境情報を導入した経路予測手法を提案する．提案手法では，対象の過去の移動情報，属性および周囲の環境を表現した特徴ベクトルをLSTMに入力する．これにより，対象毎に適した経路の予測が可能となる．評価実験では，属性および環境に関する特徴を入力することで，対象の移動情報のみを入力する場合と比較して，高精度な予測が実現できることを示す．