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PSTNet: Crowd Flow Prediction by Pyramidal Spatio-Temporal Network PSTNet : prédiction des flux de foule par un réseau spatio-temporel pyramidal

Enze YANG, Shuoyan LIU, Yuxin LIU, Kai FANG

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Résumé:

La prédiction des flux de foule dans des scènes urbaines à haute densité est impliquée dans un large éventail d’applications de transport intelligent et de ville intelligente, et est devenue un sujet important dans l’informatique urbaine. Dans cette lettre, un cadre basé sur CNN appelé Réseau spatio-temporel pyramidal (PSTNet) pour la prédiction des flux de foule est proposé. Le codage spatial est utilisé pour la représentation spatiale de facteurs externes, tandis que la pyramide antérieure améliore la dépendance des caractéristiques des distances à l'échelle spatiale et des étendues temporelles. Après cela, la post-pyramide est proposée pour fusionner les caractéristiques spatio-temporelles hétérogènes de plusieurs échelles. Les résultats expérimentaux basés sur TaxiBJ et MobileBJ démontrent que le PSTNet proposé surpasse les méthodes de pointe.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.10 pp.1780-1783
Date de publication
2021/10/01
Publicisé
2021/04/12
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDL8111
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Biocybernétique, Neuroinformatique

Auteurs

Enze YANG
  China Academy of Railway Sciences
Shuoyan LIU
  China Academy of Railway Sciences
Yuxin LIU
  China Academy of Railway Sciences
Kai FANG
  China Academy of Railway Sciences

Mots-clés

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