Social-STGCNN：行人轨迹预测的社会时空图卷积神经网络

"Social-STGCNN是一种用于行人轨迹预测的创新模型，它利用社会时空图卷积神经网络（Social-Spatio-Temporal Graph Convolutional Neural Network）来模拟行人之间的交互，取代传统的聚合方法。该模型提高了预测精度，减少了位移误差，并提升了推理速度。Social-STGCNN具有数据高效性，能用少量训练数据达到超越现有技术水平的表现。通过将社交互动嵌入邻接矩阵，模型能够捕捉到行人轨迹中的社会行为模式。代码可在https://github.com/abduallahmohamed/Social-STGCNN上获取。" 在行人轨迹预测这一领域，Social-STGCNN提出了一种新的建模方式。传统方法通常依赖于各种聚合策略来处理行人之间的交互，而Social-STGCNN则通过构建图形结构来直接表示这些交互，这使得模型能更精确地理解行人行为的复杂性。模型的核心是社会时空图卷积层，它结合了空间和时间信息，对行人与环境及其它行人的相互作用进行建模。 在性能方面，Social-STGCNN相较于之前的技术取得了显著提升。最终位移误差（Final Displacement Error, FDE）减少了20%，平均位移误差（Average Displacement Error, ADE）减少达8.5倍，同时推理速度提升了48倍。这意味着Social-STGCNN不仅能提供更准确的预测，而且计算效率更高。此外，它在数据效率上也表现出色，只需20%的训练数据，就能在ADE指标上超越现有的最佳水平。 为了刻画行人之间的社交互动，Social-STGCNN引入了一个核函数，这个核函数被用来构建邻接矩阵，从而将社交行为编码到模型中。通过定性分析，研究人员证明了模型能够捕获和重现行人之间预期的社会行为，如并行行走、避障和群体行为等。 Social-STGCNN的应用范围广泛，尤其是在自动驾驶和监控系统中。在自动驾驶情境下，准确预测行人轨迹有助于车辆提前规划行驶路线，避免潜在危险。在监控系统中，预测行人轨迹有助于识别异常行为，增强系统的安全性。由于行人轨迹受到环境、物理障碍以及社会交互的多重影响，Social-STGCNN的图网络结构恰好能应对这些复杂因素，提高预测的准确性和鲁棒性。 Social-STGCNN为行人轨迹预测提供了一种新视角，通过将社会交互视为图形结构，它成功地提升了预测模型的性能，并展示了其在实际应用中的潜力。对于未来的研究和开发，Social-STGCNN的源代码公开，为研究者提供了深入理解和进一步改进的基础。