論文の概要: Pedestrian Intention Prediction via Vision-Language Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04141v1
• Date: Sat, 05 Jul 2025 19:39:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.038211
• Title: Pedestrian Intention Prediction via Vision-Language Foundation Models
• Title（参考訳）: 視覚言語基礎モデルによる歩行者の意図予測
• Authors: Mohsen Azarmi, Mahdi Rezaei, He Wang,
• Abstract要約: 本研究では,歩行者の横断意図を予測するための視覚言語基礎モデル(VLFM)の可能性について検討する。 この方法論は、視覚的フレーム、物理的キュー観察、エゴ・車両力学などの文脈情報を体系的に洗練されたプロンプトに組み込む。 結果は、車両の速度、時間の経過とともに変化し、時間意識的なプロンプトが予測精度を19.8%まで著しく向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.351342371371675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prediction of pedestrian crossing intention is a critical function in autonomous vehicles. Conventional vision-based methods of crossing intention prediction often struggle with generalizability, context understanding, and causal reasoning. This study explores the potential of vision-language foundation models (VLFMs) for predicting pedestrian crossing intentions by integrating multimodal data through hierarchical prompt templates. The methodology incorporates contextual information, including visual frames, physical cues observations, and ego-vehicle dynamics, into systematically refined prompts to guide VLFMs effectively in intention prediction. Experiments were conducted on three common datasets-JAAD, PIE, and FU-PIP. Results demonstrate that incorporating vehicle speed, its variations over time, and time-conscious prompts significantly enhances the prediction accuracy up to 19.8%. Additionally, optimised prompts generated via an automatic prompt engineering framework yielded 12.5% further accuracy gains. These findings highlight the superior performance of VLFMs compared to conventional vision-based models, offering enhanced generalisation and contextual understanding for autonomous driving applications.
• Abstract（参考訳）: 歩行者横断意図の予測は自動運転車にとって重要な機能である。 従来の視覚に基づく意図的予測の手法は、一般化可能性、文脈理解、因果推論に苦慮することが多い。 本研究では、階層的なプロンプトテンプレートを通して多モードデータを統合することにより、歩行者横断意図を予測するための視覚言語基盤モデル(VLFM)の可能性を検討する。 この方法論は、視覚的フレーム、物理的キュー観察、エゴ車両力学などの文脈情報を体系的に洗練されたプロンプトに組み込んで、VLFMを意図的な予測に効果的に導く。 JAAD, PIE, FU-PIPの3つの共通データセットを用いて実験を行った。 結果は、車両の速度、時間の経過とともに変化し、時間意識的なプロンプトが予測精度を19.8%まで著しく向上させることを示した。 さらに、自動プロンプトエンジニアリングフレームワークによって生成された最適化プロンプトにより、12.5%の精度が向上した。 これらの結果は、従来のビジョンベースモデルと比較して、VLFMの優れた性能を強調し、自律運転アプリケーションに対する一般化とコンテキスト理解の強化を提供する。

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