論文の概要: On-Board Pedestrian Trajectory Prediction Using Behavioral Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11999v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 14:40:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 15:19:35.828338
• Title: On-Board Pedestrian Trajectory Prediction Using Behavioral Features
• Title（参考訳）: 行動特徴を用いたオンボード歩行者軌道予測
• Authors: Phillip Czech, Markus Braun, Ulrich Kre{\ss}el, Bin Yang
• Abstract要約: 本稿では,車載カメラシステムにおける歩行者軌跡予測の新しい手法を提案する。 提案手法は,複数の入力モダリティ,すなわち歩行者の身体と頭部の向き,およびポーズを独立符号化ストリームで処理する。 歩行者行動予測のための2つのデータセットの実験において、歩行者軌道予測に行動特徴を用いることの利点を実証し、提案手法の有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.97114962845139
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach to pedestrian trajectory prediction for on-board camera systems, which utilizes behavioral features of pedestrians that can be inferred from visual observations. Our proposed method, called Behavior-Aware Pedestrian Trajectory Prediction (BA-PTP), processes multiple input modalities, i.e. bounding boxes, body and head orientation of pedestrians as well as their pose, with independent encoding streams. The encodings of each stream are fused using a modality attention mechanism, resulting in a final embedding that is used to predict future bounding boxes in the image. In experiments on two datasets for pedestrian behavior prediction, we demonstrate the benefit of using behavioral features for pedestrian trajectory prediction and evaluate the effectiveness of the proposed encoding strategy. Additionally, we investigate the relevance of different behavioral features on the prediction performance based on an ablation study.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚的観察から推定できる歩行者の行動特徴を利用した車載カメラシステムにおける歩行者軌跡予測の新しい手法を提案する。 提案手法はbehavior-aware pedestrian track prediction (ba-ptp) と呼ばれ,複数の入力モダリティ,すなわち,歩行者のバウンディングボックス,体と頭部の向き,ポーズを独立なエンコーディングストリームで処理する。 各ストリームのエンコーディングはモダリティアテンション機構を使用して融合され、画像内の将来のバウンディングボックスを予測するために最終的な埋め込みが行われる。 歩行者行動予測のための2つのデータセットの実験において、歩行者軌道予測に行動特徴を用いることの利点を実証し、提案手法の有効性を評価する。 さらに, 異なる行動特徴が予測性能に与える影響について, アブレーション研究に基づく検討を行った。

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