論文の概要: VT-Former: A Transformer-based Vehicle Trajectory Prediction Approach
For Intelligent Highway Transportation Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06623v1
- Date: Sat, 11 Nov 2023 17:52:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 17:44:05.405964
- Title: VT-Former: A Transformer-based Vehicle Trajectory Prediction Approach
For Intelligent Highway Transportation Systems
- Title（参考訳）: VT-Former:インテリジェントハイウェイ交通システムのためのトランスフォーマーベース車両軌道予測手法
- Authors: Armin Danesh Pazho, Vinit Katariya, Ghazal Alinezhad Noghre, Hamed
Tabkhi
- Abstract要約: 自動車軌道予測は、高速道路や道路安全への多くの応用において重要な要素である。
本稿では,VT-Former で表される高速道路の安全と監視のための車両軌道予測のためのトランスフォーマーに基づく新しい手法を提案する。
長距離時間パターンをキャプチャするためにトランスフォーマーを活用することに加えて、車両間の複雑な社会的相互作用をキャプチャするために、新しいグラフ注意トークン化(GAT)モジュールが提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.072340427031969
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Enhancing roadway safety and traffic management has become an essential focus
area for a broad range of modern cyber-physical systems and intelligent
transportation systems. Vehicle Trajectory Prediction is a pivotal element
within numerous applications for highway and road safety. These applications
encompass a wide range of use cases, spanning from traffic management and
accident prevention to enhancing work-zone safety and optimizing energy
conservation. The ability to implement intelligent management in this context
has been greatly advanced by the developments in the field of Artificial
Intelligence (AI), alongside the increasing deployment of surveillance cameras
across road networks. In this paper, we introduce a novel transformer-based
approach for vehicle trajectory prediction for highway safety and surveillance,
denoted as VT-Former. In addition to utilizing transformers to capture
long-range temporal patterns, a new Graph Attentive Tokenization (GAT) module
has been proposed to capture intricate social interactions among vehicles.
Combining these two core components culminates in a precise approach for
vehicle trajectory prediction. Our study on three benchmark datasets with three
different viewpoints demonstrates the State-of-The-Art (SoTA) performance of
VT-Former in vehicle trajectory prediction and its generalizability and
robustness. We also evaluate VT-Former's efficiency on embedded boards and
explore its potential for vehicle anomaly detection as a sample application,
showcasing its broad applicability.
- Abstract（参考訳）: 道路の安全性と交通管理の強化は、現代のサイバー物理システムやインテリジェントな輸送システムにとって重要な焦点となっている。
自動車軌道予測は、高速道路や道路安全への多くの応用において重要な要素である。
これらのアプリケーションには、交通管理や事故防止からワークゾーンの安全性の向上、エネルギー保全の最適化に至るまで、幅広いユースケースが含まれている。
この文脈でインテリジェントな管理を実現する能力は、道路網を横断する監視カメラの展開とともに、人工知能(ai)の分野での発展によって大きく進歩した。
本稿では,高速道路の安全と監視のための車両軌道予測のためのトランスフォーマーに基づく新しいアプローチ,VT-Formerを提案する。
トランスフォーマを使用して長距離の時間パターンを捉えることに加えて、車両間の複雑な社会的相互作用を捉えるために、新しいグラフ注意トークン化(gat)モジュールが提案されている。
これら2つのコアコンポーネントを組み合わせることで、車両軌道予測の正確なアプローチが達成される。
車両軌道予測におけるVT-Formerの性能と,その一般化性とロバスト性を示す3つの異なる視点を持つ3つのベンチマークデータセットについて検討した。
また,組込み基板上でのvt-formerの効率を評価し,サンプルアプリケーションとしての車両異常検出の可能性について検討し,その幅広い適用性を示す。
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