人群分析挑战

人群分析面临多方面挑战。比如人群动力学建模、人群分割、人群活动分类等。在实际场景里，像大型商场这种人员密集的地方。进行这些分析时，要考虑不同人的行为和动态。准确获取行人运动历史非常关键。但在密集环境下存在诸多困难。

对于预测任务来说，它跟行为识别差异明显。这就如同在火车站广场，人员往来频繁。要精准预测人群未来走向，不像识别当下行为那般容易。预测任务依靠精确运动历史，人挨人时就很难处理。

现有研究方法

许多学者针对人群分析展开了研究。Yi等人研究了静止人群组和行人的相互作用。他们对行人行为做了分析。其中涵盖路径预测、目的地预测等内容。像在一些公园景点。就能够对行人游览路径进行分析。

Bagautdinov等人提出了统一的端到端框架。该框架利用深度递归网络。可用来进行多人动作定位。还能进行集体活动识别。比如在足球场。能对球员动作进行识别。也能对整体活动进行识别。其成果为人群分析提供了重要参考。

新的预测方法

我们想出了新办法来预测群体未来的轨迹。第一步要借助运动相干性给轨迹聚类。就像在学校运动会的跑道上，针对跑步人群的轨迹进行操作，把运动趋势相近的人分成一组。

同一组内行人能被分类。在商场里，可据此对不同购物目的人群分类。这能为商场营销和布局调整提供依据。进而能从整体角度进一步分析拥挤场景。

多研究方向方法

还有别的研究为人群预测给出了不一样的思路。有人提出了社会亲和力地图特征。还提出了起点终点先验。利用多视点监控摄像头来预测行人目的地。在一些大型交通枢纽能发挥作用。比如在机场内预测旅客走向。

Ballan等人通过考虑移动目标动力学以及场景语义来对运动模式进行预测。在街道场景里，依据街道环境还有行人动态，能更出色地预测行人路线。这可为城市规划以及交通管理提供参考。

先进注意机制

Varshneya等人提出了软注意机制。该机制可预测个体路径。它运用了空间感知的深度注意力模型。这使得预测更加精准。在酒店大堂等场所。能够依据客人分布更好地进行资源调配。

保证活动顺利开展

预测性能提升

汇集不相关行人时，他们更关注宏观组间交互，而非组内动态。在音乐节现场，将不同区域观众分类，这样能提高轨迹预测性能。

相干滤波能够识别人群里一起行走的行人。LSTM网络借助组内动态来预测轨迹。从所展示的数据可知，Group - LSTM能更精准地预测行人轨迹。这证明新方法在提升预测性能方面是有效的。

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