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基于跨领域数据的新加坡停车位可用性预测：一种基于数据驱动的方法和新数据集
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用卷积神经网络和Transformer网络研究了停车场中人驱动车辆的多模态意图和轨迹预测问题，并提出了一种新的方法。研究还介绍了一组公开的4K视频数据集，包括准确的注释、高帧率和丰富的交通场景。
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关键要点
- 该研究使用卷积神经网络和Transformer网络研究停车场中人驱动车辆的多模态意图和轨迹预测问题。
- 提出了一种新的方法，能够更精确地预测多个模态，并编码复杂的多智能体场景。
- 该方法能够适应不同的停车地图。
- 研究介绍了一组公开的4K视频数据集，包括准确的注释、高帧率和丰富的交通场景。
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