Spatiotemporal capsule neural network for vehicle trajectory prediction
Through advancement of the Vehicle-to-Everything (V2X) network, road safety, energy consumption, and traffic efficiency can be significantly improved. An accurate vehicle trajectory prediction benefits communication traffic management and network resource allocation for the real-time application of...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Qin, Yan, Guan, Yong Liang, Yuen, Chau |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/166621 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
A Layered Hidden Markov Model for predicting human trajectories in a multi-floor building
بواسطة: LI, Qian, وآخرون
منشور في: (2015) -
Heterogeneous graph social pooling for interaction-aware vehicle trajectory prediction
بواسطة: Mo, Xiaoyu, وآخرون
منشور في: (2024) -
TRAJECTORY GENERATION AND TRACKING FOR AUTONOMOUS DRIVING IN URBAN ENVIRONMENT
بواسطة: HANS ANDERSEN
منشور في: (2018) -
Collusion set detection using a quasi hidden Markov model
بواسطة: Wu, Z., وآخرون
منشور في: (2014) -
Calibrating Large Scale Vehicle Trajectory Data
بواسطة: Liu, Siyuan, وآخرون
منشور في: (2012)