recurrent neural networks are able to learn complex long-term relationships
from sequential data and output a pdf over the state space. Therefore,
recurrent models are a natural choice to address path prediction
本文介绍了一种仿生神经网络 (Bio-LSTM),其能够预测行人的全局坐标系中的位置和三维关节姿态,在考虑先前帧的 3D 姿态和位置时,对于多名不同行人同时进行预测,以及在城市路口范围内达到 45 米。这篇论文通过 PedX 数据集的实际应用表明,该网络可以成功学习行人步态的特征,并产生准确和一致的 3D 姿态预测。