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。

BP-SGCN: Behavior Pseudo-Label Based Sparse Graph Convolutional Network for Pedestrian and Heterogeneous Trajectory Prediction
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