Fugu-MT 論文翻訳(概要): From Pedestrian Detection to Crosswalk Estimation: An EM Algorithm and Analysis on Diverse Datasets

論文の概要: From Pedestrian Detection to Crosswalk Estimation: An EM Algorithm and Analysis on Diverse Datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12579v1
Date: Wed, 25 May 2022 08:40:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-26 13:48:05.308197
Title: From Pedestrian Detection to Crosswalk Estimation: An EM Algorithm and Analysis on Diverse Datasets
Title（参考訳）: 歩行者検出から横断歩道推定へ:EMアルゴリズムと各種データセットの解析
Authors: Ross Greer and Mohan Trivedi
Abstract要約: 本研究では,LiDAR点雲やカメラ画像から歩行者を検出することで,標識付き歩行者横断歩道の角点と直線交差区間を推定するためのEMアルゴリズムを提案する。本研究では,複数周期のデータ収集を含む実世界の3つのデータセットを,マーク付き横断歩道とマークなし横断歩道の4つの角と2つの角の交差点で解析することにより,アルゴリズムの性能を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this work, we contribute an EM algorithm for estimation of corner points and linear crossing segments for both marked and unmarked pedestrian crosswalks using the detections of pedestrians from processed LiDAR point clouds or camera images. We demonstrate the algorithmic performance by analyzing three real-world datasets containing multiple periods of data collection for four-corner and two-corner intersections with marked and unmarked crosswalks. Additionally, we include a Python video tool to visualize the crossing parameter estimation, pedestrian trajectories, and phase intervals in our public source code.
Abstract（参考訳）: 本研究では,有マーク横断歩道と無マーク横断歩道の両方のコーナーポイントと線形横断セグメントを,加工されたライダーポイント雲やカメラ画像からの歩行者検出を用いて推定するemアルゴリズムを提案する。本研究では,4角と2角の交差点に対して複数周期のデータ収集を含む3つの実世界のデータセットを,マーク付きとマークなしの横断歩道で解析することにより,アルゴリズム性能を実証する。さらに、公開ソースコードの交差パラメータ推定、歩行者軌跡、フェーズ間隔を可視化するPythonビデオツールも含んでいます。

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