Abstrakt. Människor navigerar trånga utrymmen som ett universitet campus genom att följa sunt förnuft regler baserade på social etikett. I detta dokument hävdar vi att för att möjliggöra utformningen av nya målspårnings- eller banaprognoser som kan dra full nytta av dessa regler, måste vi först och främst ha tillgång till bättre data. Därför bidrar vi med ett nytt storskaligt dataset som samlar 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. Dessutom introducerar vi en ny karaktärisering som beskriver den "sociala känslighet" där två mål samverkar. Vi använder denna karakterisering för att definiera "navigation stilar" och förbättra både prognosmodeller och state-of-the-art multi-target tracking - varigenom de inlärda prognosmodellerna hjälper data association steg.
Robicquet m.fl. REF introducerar en UAV-datauppsättning (Stanford) som samlar in bilder och videor av sex typer av objekt i Stanfords campusområde.
Learning Social Etiquette: Human Trajectory Understanding In Crowded Scenes
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}