利用人群仿真预测视频序列中行人未来运动
计算机视觉与模式识别
2019-04-12 v1 图形学
摘要
尽管人类与群体分析在过去几十年已成为重要领域，一些当前相关的应用涉及估计真实视频序列中行人的未来运动。本文提出一种利用人群仿真提供接下来数秒内真实行人运动估计的方法。我们的方法基于物理学与启发式规则，并使用BioCrowds作为人群仿真方法来估计视频序列中人的未来位置。结果表明，即便在可能发生复杂事件的视频中，我们的估计方法也表现良好。在提前超过2秒估计32名行人未来运动时，所达到的最大平均误差为cm。本文讨论了此结果及其他结果。
引用
@article{arxiv.1904.05448,
title = {Predicting Future Pedestrian Motion in Video Sequences using Crowd Simulation},
author = {Cliceres dal Bianco and Soraia Raupp Musse},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.05448},
year = {2019}
}