論文の概要: Vehicle Behavior Prediction and Generalization Using Imbalanced Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10656v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 11:21:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:50:13.511103
• Title: Vehicle Behavior Prediction and Generalization Using Imbalanced Learning Techniques
• Title（参考訳）: 不均衡学習を用いた車両挙動予測と一般化
• Authors: Theodor Westny, Erik Frisk, and Bj\"orn Olofsson
• Abstract要約: 本稿では,LSTMオートエンコーダとSVM分類器からなる対話認識予測モデルを提案する。 評価の結果,モデル性能が向上し,分類精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3381749415517017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of learning-based methods for vehicle behavior prediction is a promising research topic. However, many publicly available data sets suffer from class distribution skews which limits learning performance if not addressed. This paper proposes an interaction-aware prediction model consisting of an LSTM autoencoder and SVM classifier. Additionally, an imbalanced learning technique, the multiclass balancing ensemble is proposed. Evaluations show that the method enhances model performance, resulting in improved classification accuracy. Good generalization properties of learned models are important and therefore a generalization study is done where models are evaluated on unseen traffic data with dissimilar traffic behavior stemming from different road configurations. This is realized by using two distinct highway traffic recordings, the publicly available NGSIM US-101 and I80 data sets. Moreover, methods for encoding structural and static features into the learning process for improved generalization are evaluated. The resulting methods show substantial improvements in classification as well as generalization performance.
• Abstract（参考訳）: 車両行動予測における学習に基づく手法の利用は有望な研究課題である。 しかし、多くの公開データセットは、扱わなければ学習性能を制限するクラス分散スキューに悩まされている。 本稿では,LSTMオートエンコーダとSVM分類器からなる対話認識予測モデルを提案する。 さらに,不均衡学習手法として,マルチクラスバランスアンサンブルを提案する。 評価の結果,モデル性能が向上し,分類精度が向上した。 学習モデルの良質な一般化特性は重要であり,異なる道路構成から生じる異質な交通行動を伴う未知の交通データに基づいてモデルを評価する一般化研究を行う。 これは2つの異なる高速道路交通記録、ngsim us-101とi80データセットを用いて実現されている。 さらに、構造的および静的な特徴を学習プロセスにエンコードして一般化を改善する手法について評価する。 その結果,分類性能や一般化性能が大幅に向上した。

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