Probabilistic Trajectory Modeling

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F10%3A00170640" target="_blank" >RIV/68407700:21230/10:00170640 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Probabilistic Trajectory Modeling
Popis výsledku v původním jazyce
We introduce a new approach to trajectory modeling based on density estimation. First we estimate probability density function from all historian positions. To approximate this complicated distribution we use Gaussian mixture. Each trajectory can be thendescribed as a sequence of Gaussian distributions according to historical data. This sequence is used to learn hidden Markov model (HMM). When we have this model we can classify trajectories into different types, predict further behavior or detect anomalous trajectories.
Název v anglickém jazyce
Probabilistic Trajectory Modeling
Popis výsledku anglicky
We introduce a new approach to trajectory modeling based on density estimation. First we estimate probability density function from all historian positions. To approximate this complicated distribution we use Gaussian mixture. Each trajectory can be thendescribed as a sequence of Gaussian distributions according to historical data. This sequence is used to learn hidden Markov model (HMM). When we have this model we can classify trajectories into different types, predict further behavior or detect anomalous trajectories.

Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
POSTER 2010 - Proceedings of the 14th International Conference on Electrical Engineering
ISBN
978-80-01-04544-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
ČVUT v Praze, FEL
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
6. 5. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)