Sammanfattning Kollektiva beteenden kännetecknar den inneboende dynamiken hos folkmassorna. Automatiskt förstå kollektiva publik beteenden har viktiga tillämpningar för videoövervakning, trafikledning och crowd control, medan det är nära relaterat till vetenskapliga områden såsom statistisk fysik och biologi. I detta papper, en ny blandning modell av dynamiska fotgängare-agenter (MDA) föreslås att lära sig kollektiva beteendemönster fotgängare i trånga scener från videosekvenser. Från agentbaserad modellering, varje fotgängare i publiken drivs av en dynamisk fotgängare-agent, som är ett linjärt dynamiskt system med inledande och avslutande tillstånd som återspeglar fotgängarens tro på utgångspunkten och destinationen. Hela skaran är sedan modellerad som en blandning av dynamiska fotgängare-agenter. När modellparametrarna har lärt sig från de banor som hämtats från videor, kan MDA simulera publikens beteende. Det kan också sluta sig till tidigare beteenden och förutsäga fotgängares framtida beteende med tanke på deras delvis observerade banor, och klassificera dem olika fotgängarbeteenden. MDA:s och dess tillämpningars effektivitet bevisas av
Zhou m.fl. REF har representerat publiken kollektiva beteendemönster som en blandad modell av dynamiska fotgängare-agenter.
Learning Collective Crowd Behaviors with Dynamic Pedestrian-Agents
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}