論文の概要: Pedestrian Behavior Maps for Safety Advisories: CHAMP Framework and Real-World Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04506v1
• Date: Mon, 8 May 2023 07:03:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 15:15:33.689198
• Title: Pedestrian Behavior Maps for Safety Advisories: CHAMP Framework and Real-World Data Analysis
• Title（参考訳）: 安全諮問のための歩行者行動地図:CHAMPフレームワークと実世界データ分析
• Authors: Ross Greer, Samveed Desai, Lulua Rakla, Akshay Gopalkrishnan, Afnan Alofi, Mohan Trivedi
• Abstract要約: 歩行者衝突防止の現在の方法は、視覚的歩行者検知器と自動緊急ブレーキシステムの統合に焦点を当てている。 本システムは,オンライン地図を用いた歩行者検出集計システムを用いて,そのような問題に対処する。 本研究では,歩行者が歩行者に近づいた場合に,歩行者ゾーンを学習し,助言通知を生成するシステムの能力を示す。
• 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: It is critical for vehicles to prevent any collisions with pedestrians. Current methods for pedestrian collision prevention focus on integrating visual pedestrian detectors with Automatic Emergency Braking (AEB) systems which can trigger warnings and apply brakes as a pedestrian enters a vehicle's path. Unfortunately, pedestrian-detection-based systems can be hindered in certain situations such as night-time or when pedestrians are occluded. Our system addresses such issues using an online, map-based pedestrian detection aggregation system where common pedestrian locations are learned after repeated passes of locations. Using a carefully collected and annotated dataset in La Jolla, CA, we demonstrate the system's ability to learn pedestrian zones and generate advisory notices when a vehicle is approaching a pedestrian despite challenges like dark lighting or pedestrian occlusion. Using the number of correct advisories, false advisories, and missed advisories to define precision and recall performance metrics, we evaluate our system and discuss future positive effects with further data collection. We have made our code available at https://github.com/s7desai/ped-mapping, and a video demonstration of the CHAMP system at https://youtu.be/dxeCrS_Gpkw.
• Abstract（参考訳）: 歩行者との衝突を防ぐことは車両にとって重要である。 歩行者衝突防止の現在の方法は、歩行者が車両の進路に入ると警告をトリガーしブレーキをかけることのできる自動緊急ブレーキ(AEB)システムと視覚的歩行者検出器の統合に焦点を当てている。 残念なことに、歩行者検出に基づくシステムは、夜間や歩行者が閉じ込められている特定の状況で妨げられる可能性がある。 本システムでは,オンライン地図を用いた歩行者検出集約システムを用いて,複数回の通行後に共通歩行者位置を学習する。 カリフォルニア州ラ・ジョラ(La Jolla)の注意深い収集と注釈付きデータセットを用いて、暗い照明や歩行者の閉塞といった課題にもかかわらず、車両が歩行者に近づいているときに歩行者ゾーンを学習し、助言通知を生成するシステムの能力を示す。 正確な勧告数、誤った助言数、欠落した助言数を用いて、精度と再現性能の指標を定義し、我々のシステムを評価し、さらなるデータ収集による将来の肯定的な効果について議論する。 私たちは、https://github.com/s7desai/ped-mappingでコードを公開し、 https://youtu.be/dxeCrS_GpkwでCHAMPシステムのデモビデオを公開しました。

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