في هذه الدراسة، يحقق المؤلفون في إعادة بناء مجالات التدفق المضطرب باستخدام بيانات المسار من الوكلاء اللاجرانجيين الذين يهاجرون بنشاط. يقدمون نموذج تعلم عميق يسمى track-to-flow (T2F)، الذي يستخدم محول رؤية كمشفر لاستخراج الميزات الزمانية والمكانية من مسارات الوكلاء الفرديين، بينما تعمل شبكة عصبية تلافيفية كمفكك لإعادة بناء مجال التدفق. لتعزيز التناسق الفيزيائي للنموذج، يطورون…