(威尼斯欢乐娱人城·首页新闻宣传中心记者 范雨瑄/文、摄)12月29日，喻园管理论坛2021年第110期(总第767期)通过腾讯会议顺利开展。爱荷华大学Tippie商学院博士研究生丁一晨为大家带来了题为“基于深度学习的骑行者行为分析”的学术分享。管理科学与信息管理系主任赵学锋教授主持了此次讲座。

丁一晨自我介绍后，表明自己的研究方向为时空大数据方向。她分析了本研究的背景——道路安全问题，提出了“了解道路使用者的行为并通过模型数据保护他们是十分有必要的”的观点。在多源数据的来源上，她表明一是基于网络的时空动态数据、GPS轨迹数据；二是第一人称视角视频数据。

丁一晨表示，本研究的主要挑战是有效分析语义上有意义的对象和现有方法的不足。传统的行为分析依赖人工提取的特征，难以推广到大数据，并且引入人为因素会导致潜在偏差，而现有的深度学习方法对行为的建模主要是轨迹分析或利用固定视角的视频数据。

随后，丁一晨介绍了移动性特征和对象特征两种特征提取的方法，并阐释了其创新点：一是从原始数据中提取有效的骑行者移动特征和物体追踪特征；二是设计并行的长短记忆模块，捕捉骑行者和其所在环境的动态关联特性。她表示，此研究的应用领域在于解决道路安全问题，学习骑行者偏好，交互分析道路使用者等。

分享后，丁一晨和参会人员就研究内容展开了交流，并逐一解答了大家提出的问题