論文の概要: Pedestrian Action Anticipation using Contextual Feature Fusion in Stacked RNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06582v1
• Date: Wed, 13 May 2020 20:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 13:36:13.925905
• Title: Pedestrian Action Anticipation using Contextual Feature Fusion in Stacked RNNs
• Title（参考訳）: 重畳RNNにおける文脈特徴融合を用いた歩行者行動予測
• Authors: Amir Rasouli, Iuliia Kotseruba, John K. Tsotsos
• Abstract要約: 交差点における歩行者行動予測問題の解法を提案する。 提案手法では,シーン動的・視覚的特徴の両面から収集した情報を徐々にネットワークに融合する新しいRNNアーキテクチャを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.13270454742958
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the major challenges for autonomous vehicles in urban environments is to understand and predict other road users' actions, in particular, pedestrians at the point of crossing. The common approach to solving this problem is to use the motion history of the agents to predict their future trajectories. However, pedestrians exhibit highly variable actions most of which cannot be understood without visual observation of the pedestrians themselves and their surroundings. To this end, we propose a solution for the problem of pedestrian action anticipation at the point of crossing. Our approach uses a novel stacked RNN architecture in which information collected from various sources, both scene dynamics and visual features, is gradually fused into the network at different levels of processing. We show, via extensive empirical evaluations, that the proposed algorithm achieves a higher prediction accuracy compared to alternative recurrent network architectures. We conduct experiments to investigate the impact of the length of observation, time to event and types of features on the performance of the proposed method. Finally, we demonstrate how different data fusion strategies impact prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 都市環境における自動運転車の重要な課題の1つは、他の道路利用者の行動、特に横断する地点の歩行者を理解し予測することである。 この問題を解決する一般的なアプローチは、エージェントの運動履歴を使って将来の軌道を予測することである。 しかし、歩行者は、歩行者自身とその周囲の視覚的な観察なしには理解できない、非常に多様な行動を示す。 この目的のために,交差点における歩行者行動予測問題の解法を提案する。 提案手法では,様々なソースから収集した情報(シーンダイナミクスと視覚特徴)を,異なる処理レベルで徐々にネットワークに融合させる,新たなRNNアーキテクチャを用いる。 実験により,提案アルゴリズムは,他の再帰的ネットワークアーキテクチャと比較して高い予測精度が得られることを示す。 提案手法の性能に及ぼす観察時間,イベント時間,特徴の種類の影響を調べる実験を行った。 最後に、異なるデータ融合戦略が予測精度に与える影響を実証する。

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