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BP-SGCN: Behavior Pseudo-Label Based Sparse Graph Convolutional Network for Pedestrian and Heterogeneous Trajectory Prediction
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的BP-SGCN框架，通过引入基于运动特征的行为伪标签，显著提高了异构交通参与者的轨迹预测精度，实验结果优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的BP-SGCN框架。
- 通过引入基于运动特征的行为伪标签，显著提高了异构交通参与者的轨迹预测精度。
- 实验结果表明，该方法在行人与异构代理数据集上均优于现有方法。
- 该研究解决了异构交通参与者的轨迹预测精度低的问题。
- 该方法具有广泛的应用潜力，适用于自动驾驶和监控等领域。
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