Dec, 2020

深度学习人类移动性调查

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TL;DR通过对人类活动的深入研究，结合大量的数字移动数据和人工智能的预测能力，运用深度学习模型，以以往的机械学习模型为基础，归纳整理的分类学，对多个任务（如下一位置预测、人流预测、轨迹和流预测）进行研究，是对人类移动的前沿研究。同时解决基础概念和现有挑战，方便深度学习科学家和实践者的理解。
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发现论文，激发创造
  • MobilityDL：基于轨迹数据的深度学习综述

    对轨迹数据的深度学习方法进行了综合概述，并通过对移动性数据的数据中心分析，从 2018 年以来的文献进行了全面的定量回顾，探讨了八个特定的移动性应用案例及其训练数据的使用。

    Feb, 2024

  • 深度活动模型：一种人类移动模式综合的生成方法

    利用普遍和开源数据开发了一种新的生成式深度学习方法来进行人类流动性建模和合成，并能够通过本地数据进行微调，实现在不同地区对流动模式的适应和准确表示。该模型在美国的全国数据集上进行评估，在生成紧随真实分布的活动链条方面表现出优异的性能。对来自加利福尼亚、华盛顿和墨西哥城的州或城市特定数据的进一步测试证实了其可转移性。这种创新的方法在促进流动性建模研究方面具有巨大的潜力，特别是在为下游基于活动的流动性模拟模型生成人类活动链条的输入和为城市规划师和政策制定者提供增强工具方面。

    May, 2024

  • 从深度学习角度对人群中的行人轨迹进行预测

    本文研究基于深度学习和数据驱动方法来预测人类轨迹和建模社交交互的性能，同时提出了大规模基于交互的 TrajNet++ 基准，并在真实和合成数据集上进行了实验，验证了文中方法的可靠性。

    Jul, 2020

  • 城市级出行数字孪生在线轨迹预测

    本研究提出了一种基于数字孪生的人类移动预测方法，将粗粒度预测与细粒度预测分为两个阶段，通过自动提取城市范围内的移动趋势和使用概率轨迹检索方法来实现预测。该方法在日本关东地区的真实 GPS 数据集上测试获得了良好的预测准确度和时间效率。

    Jun, 2022

  • 深度学习在定位和地图制图中的研究：迈向空间智能的时代

    本研究对以深度学习为基础的定位和建图方法进行全面调查和分类，讨论了目前模型的局限性，并预示了未来的方向。文中涵盖了从学习里程估计、绘图到全局定位和同时定位和绘图（SLAM）等广泛的话题，探讨了利用车载传感器来感知自我动作和场景理解的问题，并展示了如何将这些模块集成到 SMIS 中。希望本研究能连接机器人学、计算机视觉和机器学习社区的新兴工作，并为未来研究者提供指南，应用深度学习来解决定位和绘图问题。

    Jun, 2020

  • 深度学习在视觉定位和地图构建中的应用综述

    通过综述和提出分类法，本文基于深度学习对定位和制图的研究方法进行探讨，并希望成为将来研究人员应用深度学习解决视觉定位和制图问题的指南。

    Aug, 2023

  • 流行病模型中的人类移动性预测简要调查：从 Transformers 到 LLMs

    本文综述了最近在利用机器学习技术（尤其是 Transformer 模型）预测疫情期间人类流动模式方面的进展。了解疫情期间人们的流动情况对于建立疾病传播模型和制定有效的应对策略至关重要。预测人口流动对于提供流行病学模型的信息和在公共卫生紧急情况下实施有效的应对计划非常关键。预测流动模式可以使当局更好地预测疾病的地理和时间传播情况，更高效地分配资源，并实施有针对性的干预措施。我们回顾了一系列方法，这些方法既利用了像 BERT 这样的预训练语言模型，也利用了专门针对流动性预测任务设计的大型语言模型（LLMs）。这些模型在捕捉文本数据中的复杂时空依赖关系和上下文模式方面表现出重要潜力。

    Apr, 2024

  • 移动和无线网络中的深度学习：一份综述

    本文通过对深度学习和移动无线网络研究领域的全面调查，桥接了两个领域之间的鸿沟，并讨论了如何将深度学习技术应用到移动系统中，从而提出了当前研究的挑战和未来发展方向。

    Mar, 2018

  • 交通系统中的大型语言模型：关于预测任务的调查

    使用大型语言模型 (LLM) 对移动性预测问题进行综述，介绍了在交通系统内使用 LLM 的应用、最新进展以及需要克服的挑战。

    May, 2024

  • 不同空间和时间粒度下群众流量预测的增强

    本研究提出使用基于图卷积网络的 CrowdNet 解决人群流动预测问题，并通过实验证明 CrowdNet 相对于现有的方法在预测和解释城市环境中的人员流动方面具有优越性。

    Mar, 2022