Vehicle Motion State Prediction Method Integrating Point Cloud Time Series Multiview Features and Multitarget Interactive Information
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
A vehicle motion state prediction algorithm integrating point cloud timing multiview features and multitarget interaction information is proposed in this work to effectively predict the motion states of traffic participants around intelligent vehicles in complex scenes. The algorithm analyzes the characteristics of object motion that are affected by the surrounding environment and the interaction of nearby objects and is based on the complex traffic environment perception dual multiline light detection and ranging (LiDAR) technology. The time sequence aerial view map and time sequence front view depth map are obtained using real-time point cloud information perceived by the LiDAR. Time sequence high-level abstract combination features in the multiview scene are then extracted by an improved VGG19 network model and are fused with the potential spatiotemporal interaction of the multitarget operation state data extraction features detected by the laser radar by using a one-dimensional convolution neural network. A temporal feature vector is constructed as the input data of the bidirectional long-term and short-term memory (BiLSTM) network, and the desired input-output mapping relationship is trained to predict the motion state of traffic participants. According to the test results, the proposed BiLSTM model based on point cloud multiview and vehicle interaction information is better than other methods in predicting the state of target vehicles. The results can provide support for the research to evaluate the risk of intelligent vehicle operation environment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».