論文の概要: Predicting Road Crossing Behaviour using Pose Detection and Sequence Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15336v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 08:08:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.23441
• Title: Predicting Road Crossing Behaviour using Pose Detection and Sequence Modelling
• Title（参考訳）: Pose DetectionとSequence Modelingを用いた道路横断行動予測
• Authors: Subhasis Dasgupta, Preetam Saha, Agniva Roy, Jaydip Sen,
• Abstract要約: この研究は、歩行者による道路横断の意図を実験的に予測することに焦点を当てた。 この研究は、時間的予測のためのポーズとシーケンスモデリングを予測するために、深層学習モデルを用いた。 その結果, LSTMモデルよりもGRUの方が意図を予測できるが, 1D CNNは速度の面では最良のモデルであった。
• 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: The world is constantly moving towards AI based systems and autonomous vehicles are now reality in different parts of the world. These vehicles require sensors and cameras to detect objects and maneuver according to that. It becomes important to for such vehicles to also predict from a distant if a person is about to cross a road or not. The current study focused on predicting the intent of crossing the road by pedestrians in an experimental setup. The study involved working with deep learning models to predict poses and sequence modelling for temporal predictions. The study analysed three different sequence modelling to understand the prediction behaviour and it was found out that GRU was better in predicting the intent compared to LSTM model but 1D CNN was the best model in terms of speed. The study involved video analysis, and the output of pose detection model was integrated later on to sequence modelling techniques for an end-to-end deep learning framework for predicting road crossing intents.
• Abstract（参考訳）: 世界は常にAIベースのシステムに向かっており、自動運転車は現在、世界のさまざまな地域で現実になっている。 これらの車両は、物体を検出し、それに応じて操作するためにセンサーとカメラを必要とする。 道路を横切ろうとする場合には、遠方からの予測も重要となる。 本研究は,歩行者による道路横断の意図を実験的に予測することに焦点を当てた。 この研究は、時間的予測のためのポーズとシーケンスモデリングを予測するために、深層学習モデルを用いた。 この研究は予測行動を理解するために3つの異なるシーケンスモデルを解析し、GRUはLSTMモデルよりも意図を予測できるが、1D CNNは速度に関して最良のモデルであることが判明した。 この研究は映像解析に関わっており、その後、道路横断意図を予測するためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークのためのシーケンスモデリング手法として、ポーズ検出モデルの出力が統合された。

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