Predicting Pedestrian Intentions in Self-Driving Cars: Leveraging Non-Visual Features and Semantic Mapping

سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 144

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_MSEEE-3-2_003

تاریخ نمایه سازی: 30 مهر 1403

چکیده مقاله:

Predicting pedestrians' intentions to cross paths with cars, particularly at intersections and crosswalks, is critical for autonomous systems. While recent studies have showcased the effectiveness of deep learning models based on computer vision in this domain, current models often lack the requisite confidence for integration into autonomous systems, leaving several unresolved issues. One of the fundamental challenges in autonomous systems is accurately predicting whether pedestrians intend to cross the path of a self-driving car. Our proposed model addresses this challenge by employing convolutional neural networks to predict pedestrian crossing intentions based on non-visual input data, including body pose, car velocity, and pedestrian bounding box, across sequential video frames. By logically arranging non-visual features in a ۲D matrix format and utilizing an RGB semantic map to aid in comprehending and distinguishing fused features, our model achieves improved accuracy in pedestrian crossing intention prediction compared to previous approaches. Evaluation against the criteria of the JAAD database for pedestrian crossing intention prediction demonstrates significant enhancements over prior studies.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

Amin Pakdel

Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan۸۴۱۵۶۸۳۱۱۱, Iran.

Behzad Nazari

Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan۸۴۱۵۶۸۳۱۱۱, Iran.

Saeed Sadri

Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan۸۴۱۵۶۸۳۱۱۱, Iran.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Rasouli, A., Kotseruba, I., & Tsotsos, J. K. (۲۰۱۷). Are ...
  • Kotseruba, I., Rasouli, A., & Tsotsos, J. K. (۲۰۲۰, October). ...
  • Lorenzo, J., Parra, I., Wirth, F., Stiller, C., Llorca, D. ...
  • Rasouli, A., Kotseruba, I., Kunic, T., & Tsotsos, J. K. ...
  • Quan, R., Zhu, L., Wu, Y., & Yang, Y. (۲۰۲۱). ...
  • Fushishita, N., Tejero-de-Pablos, A., Mukuta, Y., & Harada, T. (۲۰۲۰). ...
  • Rasouli, A., & Tsotsos, J. K. (۲۰۱۹). Autonomous vehicles that ...
  • Rasouli, A., Kotseruba, I., & Tsotsos, J. K. (۲۰۱۷, June). ...
  • Fang, J., Wang, F., Xue, J., & Chua, T. S. ...
  • Cao, Z., Simon, T., Wei, S. E., & Sheikh, Y. ...
  • Chen, S., & Demachi, K. (۲۰۲۰). A vision-based approach for ...
  • O'Shea, K., & Nash, R. (۲۰۱۵). An introduction to convolutional ...
  • Kotseruba, I., Rasouli, A., & Tsotsos, J. K. (۲۰۲۱). Benchmark ...
  • Kingma, D. P., & Ba, J. (۲۰۱۴). Adam: A method ...
  • Yang, D., Zhang, H., Yurtsever, E., Redmill, K. A., & ...
  • Rasouli, A., Kotseruba, I., & Tsotsos, J. K. (۲۰۲۰). Pedestrian ...
  • Ham, J. S., Kim, D. H., Jung, N., & Moon, ...
  • Azarmi, M., Rezaei, M., Wang, H., & Glaser, S. (۲۰۲۴). ...
  • Zhang, Z., Tian, R., & Ding, Z. (۲۰۲۳, June). Trep: ...
  • Zhou, Y., Tan, G., Zhong, R., Li, Y., & Gou, ...
  • Damirchi, H., Greenspan, M., & Etemad, A. (۲۰۲۳, October). Context-aware ...
  • Li, Y., Zhang, C., Zhou, J., & Zhou, S. (۲۰۲۴). ...
  • Lv, Z., Huang, X., & Cao, W. (۲۰۲۲). An improved ...
  • نمایش کامل مراجع