論文の概要: Predicting Pedestrian Crossing Intention with Feature Fusion and Spatio-Temporal Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05485v1
• Date: Mon, 12 Apr 2021 14:10:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 14:04:44.385642
• Title: Predicting Pedestrian Crossing Intention with Feature Fusion and Spatio-Temporal Attention
• Title（参考訳）: 機能融合と時空間的注意による歩行者交差注意の予測
• Authors: Dongfang Yang, Haolin Zhang, Ekim Yurtsever, Keith Redmill, \"Umit \"Ozg\"uner
• Abstract要約: 歩行者の交差の意図は都市運転のためにリアルタイムで認識されるべきです。 最近の研究は、このタスクに視覚ベースのディープニューラルネットワークモデルを使用することの可能性を示している。 本研究は,歩行者横断意図予測において,本質的に異なる時間的特徴を融合するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting vulnerable road user behavior is an essential prerequisite for deploying Automated Driving Systems (ADS) in the real-world. Pedestrian crossing intention should be recognized in real-time, especially for urban driving. Recent works have shown the potential of using vision-based deep neural network models for this task. However, these models are not robust and certain issues still need to be resolved. First, the global spatio-temproal context that accounts for the interaction between the target pedestrian and the scene has not been properly utilized. Second, the optimum strategy for fusing different sensor data has not been thoroughly investigated. This work addresses the above limitations by introducing a novel neural network architecture to fuse inherently different spatio-temporal features for pedestrian crossing intention prediction. We fuse different phenomena such as sequences of RGB imagery, semantic segmentation masks, and ego-vehicle speed in an optimum way using attention mechanisms and a stack of recurrent neural networks. The optimum architecture was obtained through exhaustive ablation and comparison studies. Extensive comparative experiments on the JAAD pedestrian action prediction benchmark demonstrate the effectiveness of the proposed method, where state-of-the-art performance was achieved. Our code is open-source and publicly available.
• Abstract（参考訳）: 脆弱な道路利用者の行動を予測することは、ADS(Automated Driving Systems)を現実世界に展開するための必須条件である。 歩行者の横断意図は、特に都市交通においてリアルタイムで認識されるべきである。 最近の研究は、このタスクに視覚ベースのディープニューラルネットワークモデルを使用することの可能性を示している。 しかし、これらのモデルは堅牢ではなく、解決すべき問題がまだある。 第1に、対象歩行者とシーンとの相互作用を考慮したグローバル時空間コンテキストは、適切に活用されていない。 第2に、異なるセンサデータを利用するための最適戦略を徹底的に検討していない。 この研究は、歩行者横断意図予測のために、本質的に異なる時空間的特徴を融合させる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを導入することで、上記の制限に対処する。 我々は,RGB画像のシーケンス,セマンティックセグメンテーションマスク,エゴ車速などの異なる現象を,アテンション機構とリカレントニューラルネットワークのスタックを用いて最適な方法で融合する。 最適構造は排他的アブレーションと比較研究により得られた。 JAAD歩行者行動予測ベンチマークにおける大規模比較実験により,提案手法の有効性が実証された。 私たちのコードはオープンソースで公開されています。

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