När människor navigerar i ett kråkområde som ett universitetsområde eller trottoarerna på en livlig gata, följer de sunda förnuftsregler baserade på social etikett. I detta dokument hävdar vi att för att möjliggöra utformningen av nya algoritmer som kan dra full nytta av dessa regler för att bättre lösa uppgifter som målspårning eller banprognoser, måste vi ha tillgång till bättre data i första hand. Därför bidrar vi med den allra första storskaliga datauppsättningen (så vitt vi vet) som samlar bilder och videor av olika typer av mål (inte bara fotgängare, utan även cyklister, skateboardåkare, bilar, bussar, golfbilar) som navigerar i en verklig utomhusmiljö som ett universitetsområde. Vi presenterar en omfattande utvärdering där olika metoder för banprognoser utvärderas och jämförs. Dessutom presenterar vi en ny algoritm för bana förutsägelse som utnyttjar komplexiteten i vår nya datauppsättning och tillåter att: i) införliva inter-klass interaktioner i bana förutsägelse modeller (t.ex. fotgängare vs cykel) i motsats till bara intra-klass interaktioner (t.ex. fotgängare vs fotgängare); ii) modellera i vilken grad de sociala krafterna reglerar en interaktion. Vi kallar den senare "social känslighet" och den fångar den känslighet som ett mål reagerar på en viss interaktion. En omfattande experimentell utvärdering visar hur effektivt vårt nya tillvägagångssätt är.
REF presenterar en algoritm för banaförutsägelse som införlivar inter-klassinteraktioner i modeller för banaförutsägelse i stället för bara intra-klassinteraktioner.
Forecasting Social Navigation in Crowded Complex Scenes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}