論文の概要: Multi-Modal Hybrid Architecture for Pedestrian Action Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00514v1
• Date: Mon, 16 Nov 2020 15:17:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 00:58:53.933836
• Title: Multi-Modal Hybrid Architecture for Pedestrian Action Prediction
• Title（参考訳）: 歩行者行動予測のためのマルチモーダルハイブリッドアーキテクチャ
• Authors: Amir Rasouli, Tiffany Yau, Mohsen Rohani and Jun Luo
• Abstract要約: 本研究では,歩行者の横断行動を予測するために,環境から取得したさまざまな情報ソースを組み込んだ新しいマルチモーダル予測アルゴリズムを提案する。 既存の2次元歩行者行動ベンチマークと新たに注釈付けされた3次元運転データセットを用いて,提案モデルが歩行者横断予測における最先端性能を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.032334569498968
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pedestrian behavior prediction is one of the major challenges for intelligent driving systems in urban environments. Pedestrians often exhibit a wide range of behaviors and adequate interpretations of those depend on various sources of information such as pedestrian appearance, states of other road users, the environment layout, etc. To address this problem, we propose a novel multi-modal prediction algorithm that incorporates different sources of information captured from the environment to predict future crossing actions of pedestrians. The proposed model benefits from a hybrid learning architecture consisting of feedforward and recurrent networks for analyzing visual features of the environment and dynamics of the scene. Using the existing 2D pedestrian behavior benchmarks and a newly annotated 3D driving dataset, we show that our proposed model achieves state-of-the-art performance in pedestrian crossing prediction.
• Abstract（参考訳）: 歩行者行動予測は、都市環境におけるインテリジェント運転システムの大きな課題の1つである。 歩行者は、歩行者の外観、他の道路利用者の状態、環境レイアウトなど、様々な情報ソースに依存する様々な行動や適切な解釈を示すことが多い。 そこで本研究では, 歩行者の横断行動を予測するために, 環境から取得した異なる情報ソースを組み込んだマルチモーダル予測アルゴリズムを提案する。 提案モデルは,環境の視覚的特徴とシーンのダイナミックスを分析するために,フィードフォワードとリカレントネットワークで構成されるハイブリッド学習アーキテクチャの恩恵を受ける。 既存の2次元歩行者行動ベンチマークと新たにアノテートされた3次元運転データセットを用いて,提案モデルが歩行者横断予測における最先端性能を実現することを示す。

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