論文の概要: Pedestrian Tracking with Gated Recurrent Units and Attention Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11407v1
• Date: Sun, 31 May 2020 23:58:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 12:14:43.439250
• Title: Pedestrian Tracking with Gated Recurrent Units and Attention Mechanisms
• Title（参考訳）: ゲートリカレントユニットとアテンション機構を用いた歩行者追跡
• Authors: Mahdi Elhousni and Xinming Huang
• Abstract要約: 歩行者の変位や方向を予測するために,センサデータをディープラーニングモデルに入力する手法を提案する。 予備結果は有望であり、より多くのデータを収集し、すべての一般歩行者運動にディープラーニングモデルを適用することでこれを前進させる計画である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.355731223877616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pedestrian tracking has long been considered an important problem, especially in security applications. Previously,many approaches have been proposed with various types of sensors. One popular method is Pedestrian Dead Reckoning(PDR) [1] which is based on the inertial measurement unit(IMU) sensor. However PDR is an integration and threshold based method, which suffers from accumulation errors and low accuracy. In this paper, we propose a novel method in which the sensor data is fed into a deep learning model to predict the displacements and orientations of the pedestrian. We also devise a new apparatus to collect and construct databases containing synchronized IMU sensor data and precise locations measured by a LIDAR. The preliminary results are promising, and we plan to push this forward by collecting more data and adapting the deep learning model for all general pedestrian motions.
• Abstract（参考訳）: 歩行者追跡は、特にセキュリティアプリケーションにおいて、長い間重要な問題と考えられてきた。 これまで、様々な種類のセンサで多くのアプローチが提案されてきた。 1つの一般的な方法は、慣性測定ユニット(IMU)センサーに基づくPDR(Pedestrian Dead Reckoning)[1]である。 しかし、pdrは集積誤差と精度の低下に苦しむ統合およびしきい値ベース手法である。 本稿では,センサデータを深層学習モデルに入力し,歩行者の変位や方向を予測する新しい手法を提案する。 また,idmセンサデータとlidarで測定した正確な位置を含むデータベースを収集・構築する装置を新たに開発した。 予備結果は有望であり、より多くのデータを収集し、全歩行者運動にディープラーニングモデルを適用することでこれを前進させる計画である。

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