Zobrazeno 1 - 10
of 33
pro vyhledávání: '"Liao, Dongping"'
Autor:
Liao, Haicheng, Li, Zhenning, Wang, Chengyue, Shen, Huanming, Wang, Bonan, Liao, Dongping, Li, Guofa, Xu, Chengzhong
This paper introduces a trajectory prediction model tailored for autonomous driving, focusing on capturing complex interactions in dynamic traffic scenarios without reliance on high-definition maps. The model, termed MFTraj, harnesses historical traj
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.01266
Autor:
Liao, Haicheng, Li, Zhenning, Shen, Huanming, Zeng, Wenxuan, Liao, Dongping, Li, Guofa, Li, Shengbo Eben, Xu, Chengzhong
The ability to accurately predict the trajectory of surrounding vehicles is a critical hurdle to overcome on the journey to fully autonomous vehicles. To address this challenge, we pioneer a novel behavior-aware trajectory prediction model (BAT) that
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.06371
We seek to improve crowd counting as we perceive limits of currently prevalent density map estimation approach on both prediction accuracy and time efficiency. We leverage multilevel pixelation of density map as it helps improve SNR of training data
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1908.03314
Publikováno v:
Journal of Applied Physics; 2018, Vol. 124 Issue 21, pN.PAG-N.PAG, 12p, 5 Diagrams, 2 Charts, 7 Graphs
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE 10th INTERNATIONAL CONFERENCE ON SIGNAL PROCESSING PROCEEDINGS.
In this paper, we established rigorous relationship between target recognition performance and the parameters of a fixed waveform via Kullback-Leibler information number of single observation (KLIN s ). The method we proposed takes advantage of the m
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::0cd6fd6b7ede991a7e40572faf8f6579
https://doi.org/10.1109/icosp.2010.5655863
https://doi.org/10.1109/icosp.2010.5655863
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.