Crowd beteende förståelse är avgörande men utmanande över ett brett spektrum av tillämpningar, eftersom crowd beteende i sig bestäms av en sekventiell beslutsprocess baserad på olika faktorer, såsom fotgängarens egna destinationer, interaktion med närliggande fotgängare och förväntan om kommande händelser. I detta dokument föreslår vi en ny ram för social-medveten Generative Adversarial Imitation Learning (SA-GAIL) för att härma den underliggande beslutsprocessen för fotgängare i folkmassor. Vi sluter oss specifikt till de latenta faktorerna i människans beslutsprocess på ett oövervakat sätt genom att utvidga ramen för Generative Adversarial Imitation Inlärning för att förutse framtida vägar för fotgängare. Olika faktorer för mänskligt beslutsfattande löses upp med ömsesidig informationsmaximering, med den process som modelleras genom kollisionsundvikande legalisering och Social-Aware LSTMs. Experimentella resultat visar vår rams potential när det gäller att lösa upp de latenta beslutsfaktorerna hos fotgängare och stärka förmågan att förutsäga framtida banor.
I REF, Zou et al. föreslås att man på ett oövervakat sätt skall dra slutsatser om de latenta faktorerna i den mänskliga beslutsprocessen genom att utvidga ramen för Generative Adversarial Imitation Inlärning så att man kan förutse framtida vägar för fotgängare (human-car) från top-down-perspektivet.
Understanding Human Behaviors in Crowds by Imitating the Decision-Making Process
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}