論文の概要: Graph-SIM: A Graph-based Spatiotemporal Interaction Modelling for Pedestrian Action Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02148v3
• Date: Thu, 25 Mar 2021 14:12:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 14:43:43.508677
• Title: Graph-SIM: A Graph-based Spatiotemporal Interaction Modelling for Pedestrian Action Prediction
• Title（参考訳）: Graph-SIM:歩行者行動予測のためのグラフベース時空間相互作用モデリング
• Authors: Tiffany Yau, Saber Malekmohammadi, Amir Rasouli, Peter Lakner, Mohsen Rohani, Jun Luo
• Abstract要約: 本稿では,歩行者の横断行動を予測するための新しいグラフベースモデルを提案する。 既存のnuScenesデータセットに対して、3Dバウンディングボックスと歩行者行動アノテーションを提供する新しいデータセットを紹介します。 提案手法は,既存の手法と比較して,様々な指標を15%以上改善し,最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.580548257913843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the most crucial yet challenging tasks for autonomous vehicles in urban environments is predicting the future behaviour of nearby pedestrians, especially at points of crossing. Predicting behaviour depends on many social and environmental factors, particularly interactions between road users. Capturing such interactions requires a global view of the scene and dynamics of the road users in three-dimensional space. This information, however, is missing from the current pedestrian behaviour benchmark datasets. Motivated by these challenges, we propose 1) a novel graph-based model for predicting pedestrian crossing action. Our method models pedestrians' interactions with nearby road users through clustering and relative importance weighting of interactions using features obtained from the bird's-eye-view. 2) We introduce a new dataset that provides 3D bounding box and pedestrian behavioural annotations for the existing nuScenes dataset. On the new data, our approach achieves state-of-the-art performance by improving on various metrics by more than 15% in comparison to existing methods. The dataset is available at https://github.com/huawei-noah/datasets/PePScenes.
• Abstract（参考訳）: 都市環境における自動運転車にとって最も重要かつ困難な課題の1つは、特に交差点での歩行者の将来の行動を予測することである。 予測行動は多くの社会的・環境要因、特に道路利用者間の相互作用に依存する。 このようなインタラクションをキャプチャするには,3次元空間における道路利用者の状況と動態をグローバルに把握する必要がある。 しかし、この情報は現在の歩行者行動ベンチマークデータセットからは欠落している。 これらの課題により,1)歩行者横断行動を予測する新しいグラフベースモデルを提案する。 本手法は,群集化による歩行者の道路利用者とのインタラクションのモデル化と,鳥眼ビューから得られた特徴を用いた対話の相対的重み付けを行う。 2)既存のnuscenesデータセットに3dバウンディングボックスと歩行者行動アノテーションを提供する新しいデータセットを導入する。 新たなデータでは,既存の手法と比較して,さまざまな指標を15%以上改善することで,最先端のパフォーマンスを実現する。 データセットはhttps://github.com/huawei-noah/datasets/PePScenesで公開されている。

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