多摄像机轨迹预测 此存储库包含有关Warwick-NTU多摄像机预报数据库（WNMF）和基线多摄像机轨迹预报（MCTF）实验的信息。 此回购随附以下论文： Olly Styles，Tanaya Guha，Victor Sanchez，Alex C. Kot，“多摄像机轨迹预测：摄像机网络中的行人轨迹预测”，IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议，2020年 论文链接： : 访问WNMF 如果您有兴趣下载WNMF数据集，请下载我们的[ ]的副本。 阅读条款后，填写信息并将完整的协议发送到文档中显示的电子邮件地址。 然后，我们将向您发送链接和密码以访问数据集。 数据集详细信息 数据下载包含以下内容： 影片 视频被配对为入口和出口。 偏离定义为在丢失跟踪信息之前的4秒钟（因此假定该人离开了摄像机视线。入口是该人重新出现的下一台摄像机。入口视频剪辑持续12秒钟，从开始从每个人离开另一个相机视

NGSIM trajectory prediction

飞机轨迹预测器 目的 基于 BADA 计算喷气飞机轨迹预测 语言 该软件是用 Python 2.7 编写的。 输出 它允许计算飞机（喷气）的轨迹。 生成三种输出： 1) 一个谷歌地球 KML 文件2) 和两个包含垂直飞行剖面和横向剖面的 xlsx。 输入 - 数据输入 1) 航点数据库2) Run Way 数据库3) 机场数据库 先决条件 该软件需要： 1) Numpy ( ) 2) XlsxWriter ( ) 网页 请参阅有关此软件的一些解释（法语）： 限制与限制 1) 只管理有出发和到达机场的航班，因此尚未实施进出港2）到达和离开机场需要在跑道数据库中分别定义一条跑道 飞行计划 一个典型的飞行计划如下： ADEP/LFST/23-POGOL-DANAR-RESPO-DIJON-PIBAT-MOULINS-KUKOR-LARON-GUERE-BEBIX-LIMOGES

本文应用Matlab软件采用数据所用的方法对历史数据进行拟合，从而预测下一时刻物体的位置。

基于轨迹预测的无线传感网目标跟踪技术软件工程研究.docx

基于MATLAB的运动轨迹预测，卡尔曼滤波实现源码.zip

多候选马尔可夫轨迹预测 功能 导入csv数据并计算马尔可夫矩阵 根据给定历史序列给出预测 每个点的预测都能给出多个候选值 历史轨迹长度、预测轨迹长度和候选值数量均可调整 使用 初始化 markov = Markov(his_count=1, pre_count=3, test_count=3, tol=3) his_count为历史轨迹长度 pre_count为预测轨迹长度 test_count为csv文件中每一行数据需要留作测试集的长度（取最后test_count数量的点作测试集） tol为候选值数量 读入csv文件 markov.read_csv('trajectory100000.csv') 使用csv文件数据进行测试 acc = markov.test_csv('trajectory100000.csv') 导出预测序列 markov.write_pre('trajectory10

对高速运动目标采用基于kalman filter进行预测。基于matlab的实现，来进行运动目标的轨迹预测。有卡尔曼算法，扩展卡尔曼滤波，数据拟合方法。

针对长 短期记忆网络（LSTM） 在行人轨迹预测问题中孤立考虑单个行人，且无法进行多种可能性预测的问题，提出基于注意力机制的行人轨迹预测生成模型（AttenGAN），来对行人交互模式进行建模和概率性地对多种合理可能性进行预测。AttenGAN 包括一个生成器和一个判别器，生成器根据行人过去的轨迹概率性地对未来进行多种可能性预测，判别器用来判断一个轨迹是真实的还是由生成器伪造生成的，进而促进生成器生成符合社会规范的预测轨迹。生成器由一个编码器和一个解码器组成，在每一个时刻，编码器的LSTM综合注意力机制给出的其他行人的状态，将当前行人个体的信息编码为隐含状态。预测时，首先用编码器LSTM的隐含状态和一个高斯噪声连接来对解码器LSTM的隐含状态初始化，解码器LSTM将其解码为对未来的轨迹预测。在ETH和UCY数据集上的实验结果表明，AttenGAN模型不仅能够给出符合社会规范的多种合理的轨迹预测，并且在预测精度上相比传统的线性模型（Linear）、LSTM模型、社会长短期记忆网络模型（ S-LSTM）和社会对抗网络（ S-GAN）模型有所提高，尤其在行人交互密集的场景下具有较高的精度性能。对生成器多次采样得到的预测轨迹的可视化结果表明，所提模型具有综合行人交互模式，对未来进行联合性、多种可能性预测的能力。   行人轨迹预测是指根据行人过去一段时间 的轨迹，预测其未来的轨迹，该技术在自动驾驶“和服务机器人导航中都有着广泛的应用。行人在决策的过程中比较灵活主观，甚至完全相同的场景，不同的人都会采取不同的决策。

lstm代码matlab 场景-LSTM 此代码/实现可用于研究目的。 如果您在工作中使用此代码/数据，请引用以下论文： Huynh、Manh 和 Gita Alaghband。 “通过将场景 LSTM 与人体运动 LSTM 相结合来预测轨迹。” 视觉计算国际研讨会。 斯普林格，湛，2019 年。 现在代码有点乱，我们正在做一些清理工作。 如果您有任何问题/查询，请发送电子邮件至。 此存储库包含 :check_mark: ETH 和 UCY 数据集的处理数据（以像素和米为单位）。 该数据也用于 SGAN 方法。 ├── data │ ├── pixel/ * .txt │ ├── meter/ * .txt :check_mark: 将像素转换为米，反之亦然的脚本。 仔细检查单应矩阵和输入文件的路径。 ├── data_utils │ ├── homography_matrix/ * .txt │ ├── eth_utils/ * .m (matlab scripts to process eth data) │ ├── data_utils/ * .m (matlab scripts to process ucy data