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宋秀兰; 董兆航; 单杭冠; 陆炜杰;
浙江工业大学信息工程学院;
浙江大学信息与电子工程学院;
车辆智能决策; 轨迹预测; 时空融合注意力机制; 多目标车辆; 神经网络;
机译:基于注意力的递归神经网络在城市车辆轨迹预测中的应用
机译:基于运动模型和互动多个模型的机动模型融合的车辆轨迹预测
机译:基于时空的乘客需求预测的基于时空注意力的模型
机译:通过基于注意力的融合时空LSTM预测下一个攻击位置
机译:使用先进的机器学习技术预测交叉路口的车辆轨迹
机译:通过多传感器与无线车辆通信相融合的车辆轨迹预测和碰撞预警
机译:具有用于交叉数据集车辆重新识别的时空基于时空的融合模型的视觉功能
机译:mastre轨迹代码更新自动化飞行轨迹设计,性能预测和车辆尺寸以支持穿梭和穿梭车辆:程序员手册
机译:基于深度学习的多重预测融合和贝叶斯优化的轨迹预测
机译:可移动物体,即车辆,动作检测和预测方法,涉及基于轨迹之间和/或轨迹的局部区间之间的相似性的度量来产生对象的预期运动的假设。
机译:利用车辆周围地图图像进行基于深度学习的车辆轨迹预测技术的方法和装置
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