检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:何友国[1] 孙义芝 蔡英凤[1] 袁朝春[1] 田力威[2] HE Youguo;SUN Yizhi;CAI Yingfeng;YUAN Chaochun;TIAN Liwei(Automotive Engineering Research Institute,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China;College of Information Engineering,Shenyang University,Shenyang 110044,China)
机构地区:[1]江苏大学汽车工程研究院,江苏镇江212001 [2]沈阳大学信息工程学院,沈阳110044
出 处:《重庆理工大学学报(自然科学)》2024年第9期75-81,共7页Journal of Chongqing University of Technology:Natural Science
基 金:国家重点研发计划项目(2022YFB2503302);国家自然科学基金项目(52225212,U20A20333,U20A2331,51875255,5217120774);江苏省重点研发计划(BE2020083-3,BE2019010-2);江苏大学农业装备学院项目(NZXB20210103)。
摘 要:预测行人穿行马路的行为一直是智能驾驶汽车研究领域的重点方向,对于行人安全保护至关重要。现有研究通常使用轨迹或姿势对行人的行为进行建模,但是行人行为复杂多变,需对其进行更加深层的语义解读。将行人的穿行意图与行为相结合,设计多任务网络来识别行人意图并预测行人行为。行人的穿行意图会影响其行为,故使用行人未来的行为作为先验来检测行人目前的意图和行为,同时考虑到行人周围的交通目标与自车运动对于行人的影响,设计特征融合模块来融合行人特征与交通目标特征。在自动驾驶数据集(PIE和JAAD)上验证实验模型,结果表明,该模型展现了其在行人意图与行为建模方面的优势。Predicting pedestrian crossing action is key for intelligent driving vehicles and is crucial to ensure the safety of pedestrians.Existing methods typically model pedestrian action using trajectories or postures,but pedestrian action is complex and variable.Without a deeper semantic interpretation of pedestrian behaviors,a better understanding of pedestrian behaviors can hardly be achieved.This paper investigates the integration of pedestrian crossing intentions and actions,and designs a multitask network to identify pedestrian intentions and predict pedestrian actions.It suggests pedestrian crossing intentions influence their actions and utilizes future pedestrian actions as prior information to detect current intentions and actions.Additionally,it considers the impact of surrounding traffic targets and vehicle movements on pedestrians,and designs a feature fusion module to integrate pedestrian features with traffic target features.Finally,our model is validated on two autonomous driving datasets(PIE and JAAD),showing superior results and demonstrating advantages in modeling pedestrian intentions and actions.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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