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vehicle behaviors
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利用先验信息和语义辅助占据栅格地图进行车辆运动预测
通过将场景表示为动态占据栅格图(dynamic occupancy grid maps,DOGMs),将语义标签与占用的栅格单元关联并结合地图信息,我们提出了一个结合深度学习的时空和概率方法的新型框架来预测车辆行为,并通过与真实注释进行评估
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