Abstract-Modellering och förutsägelse människa och fordon rörelse är en aktiv forskningsdomän. På grund av svårigheten att modellera de olika faktorer som bestämmer rörelse (t.ex. inre tillstånd och perception), detta hanteras ofta genom att tillämpa maskininlärning tekniker för att bygga en statistisk modell, använda som ingång en samling av banor som samlats in genom en sensor (t.ex., kamera och laser scanner), och sedan använda den modellen för att förutsäga ytterligare rörelse. Tyvärr, de flesta aktuella tekniker använder offline lärande algoritmer, vilket innebär att de inte kan lära sig nya rörelsemönster när inlärningsstadiet har avslutats. I detta dokument presenterar vi ett tillvägagångssätt där rörelsemönster kan läras stegvis och parallellt med förutsägelser. Vårt arbete bygger på en ny förlängning till dolda Markov modeller (HMMs)-kallas växande dolda Markov modeller-vilket ger oss möjlighet att stegvis lära sig både parametrar och struktur av modellen.
Ref. REF introducerade en växande dold Markov modell (GHMM) baserad inkrementell inlärningsalgoritm för fotgängar rörelse förutsägelse.
Incremental Learning of Statistical Motion Patterns With Growing Hidden Markov Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}