I den här artikeln presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka startrörelser av cyklister i verkliga trafikscenarier baserade på Motion History Images (MHIs). Metoden använder en djup Convolutional Neural Network (CNN) med en återstående nätverksarkitektur (ResNet), som ofta används i bildklassificering och detektion uppgifter. Genom att kombinera MHIs med en ResNet klassificering och utföra en ram genom ram klassificering av MHIs, kan vi upptäcka startrörelser i bildsekvenser. Detektionen utförs med hjälp av ett stereokamerasystem med vidvinkel i en stadskorsning. Vi jämför vår algoritm med en befintlig metod för att upptäcka rörelseövergångar av fotgängare som använder MHIs i kombination med en histogram av Orienterade Gradients (HOG) som deskriptor och en Support Vector Machine (SVM), som vi anpassade till cyklister. För att träna och utvärdera metoderna skapades ett dataset innehållande MHIs på 394 cyklisters startrörelser. Resultaten visar att båda metoderna kan användas för att upptäcka startrörelser hos cyklister. Med SVM-metoden kunde vi på ett säkert sätt upptäcka startrörelser 0,506 s i genomsnitt efter att cykeln börjat röra sig med en F 1-score på 97,7%. ResNet-metoden uppnådde ett F-poäng på 100% vid en genomsnittlig detekteringstid på 0,144 s. ResNet-metoden överträffade SVM-metoden i både robusthet mot falska positiva detekteringer och detekteringstid. S. Zernetsch, V. Kress och K. Doll är med den tekniska fakulteten, University of Applied Sciences Aschaffenburg,
Att arbeta med ett liknande ämne, Zernetsch et al. REF fungerar också på kameradata men denna gång utvärdera baserat på Motion History Images ingång till ett Residual Network (ResNet) och en Support Vector Machine (SVM).
Early Start Intention Detection of Cyclists Using Motion History Images and a Deep Residual Network
{'venue': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}