乔少杰副教授做演讲
2016年1月6日下午4点，西南交通大学信息科学与技术学院乔少杰副教授，受邀到计算机科学学院作“动态环境感知的移动对象不确定性轨迹预测关键技术研究”学术报告。我院众多老师和同学在明理楼B306参加了本次活动，并进行了热烈的讨论。
乔老师其承担的国家自然科学基金项目与参会师生交流，分享已获得的学术成果。就该科研项目，乔教授做出了自己的定义：“动态环境感知的移动对象不确定性轨迹预测关键技术研究，旨在从轨迹预测复杂问题中剥离移动对象的内在固有性质，设计集成主客观因素的移动对象轨迹预测模型。将移动对象位置索引、频繁轨迹模式挖掘、时间连续贝叶斯网络作为主要技术手段，准确高效客观地预测对象不确定性运动轨迹。”
乔老师在讲座中深入浅出，结合当前形势，对相关专业知识和当下流行的专业技术进行了全面解读，并当场解答了同学们提出的25个问题。报告会后，乔教授还向对移动对象当前和未来位置的索引技术有兴趣的师生们推荐了“RR-tree, TPR*-tree, ANR-tree”等相关技术。
以下是报告现场的一些问答实录：
问：乔教授，你的数据来源是什么？
答：一是采用微软的基础数据，这些数据都是公开的。我采用的是针对北京三环以内打车的数据，这个数据是微软公司耗时五年雇佣实习生每天在三环以内打车上下班的真实数据。 二是采用数据生成模拟器来仿真路上四类模型（汽车，公交车，自行车，行人）的速度与轨迹形成有用的数据。
问：是不是只要规定了起点，模型就能预测出移动对象的轨迹？
答:是的，只要行人输入了起点之后，模型就会根据数据库里存储的历史数据经过算法的分析来预测移动对象的轨迹。比如一个行人经常在天府广场打车，那么数据库就会存储之前的历史数据，当他下一次在天府广场打车的时候就会预测此次行程的路线。
问：这个模型除了预测移动对象的运动轨迹之外还可以应用到哪些地方？
答：这个模型其实就是一个因果预测的模型实例应用之一，通过一些原因预测一些结果。其实在国防，气象上也是可以有很好的应用前景的，只是目前所做的工作还有一些局限性，但是前景是可观的。如果有兴趣同学们可以做一些研究。
乔少杰副教授做演讲
闵帆教授与乔少杰副教授交流讨论
部分与会人员在机器学习实验室合影