Vi presenterar en ny Dynamic Bayesian Network för fotgängarbana förutsägelse i intelligenta fordon domän. Modellen innehåller fotgängarlägesmedvetenhet, lägeskritiskhet och rumslig layout av miljön som latenta tillstånd ovanpå ett Switching Linear Dynamical System (SLDS) för att förutse förändringar i fotgängardynamiken. Med hjälp av datorseende bedöms situationsmedvetenheten med hjälp av fotgängarhuvudets orientering, lägeskritalitet med hänsyn till avståndet mellan fordonet och fotgängaren vid den förväntade närmaste inflygningspunkten och den rumsliga utformningen med fotgängarens avstånd till trottoarkanten. Vårt speciella scenario är att gå över en fotgängare, som kanske stannar eller fortsätter att gå vid trottoarkanten. I experiment med hjälp av stereoseendedata från ett fordon visar vi att den föreslagna metoden resulterar i mer exakta vägprognoser än endast SLDS, vid den relevanta korta tidshorisonten (1 s), och något överträffar en beräkningsmässigt mer krävande state-of-the-art metod.
I REF föreslås ett dynamiskt Bayesianskt nätverk för att fånga situationsmedvetenhet som en bakgrundsbild för förutsägelser om gångvägar, men modellen är begränsad till riktningar och avstånd för fotgängare till fordon och trottoarkanter.
Context-Based Pedestrian Path Prediction
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}