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实体 Stephane Da Silva Martins

Stephane Da Silva Martins

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  1. TOOL · CL_229586 ·

    新方法利用不完美跟踪中的不确定性来预测轨迹

    研究人员开发了一种新颖的轨迹预测方法，该方法考虑了现实世界跟踪数据中固有的不确定性。该方法将观测到的状态建模为高斯分布，同时考虑了定位抖动和数据关联模糊性。通过将这些不确定性视为信息信号，该模型可以生成更可靠的概率预测。在Oxford Town Centre和VIRAT等数据集上的实验表明，与传统方法相比，其准确性和预测可靠性得到了提高。