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J-GLOBAL ID：201902256208219022   整理番号：19A1112308

Gauss過程動的モデルと歩行者活動認識による歩行者経路,姿勢および意図予測【JST・京大機械翻訳】

Pedestrian Path, Pose, and Intention Prediction Through Gaussian Process Dynamical Models and Pedestrian Activity Recognition

著者 (4件)： Quintero Minguez Raul (Computer Engineering Department, Polytechnic School, University of Alcala ́, Alcala ́ de Henares, Spain) ,  Parra Alonso Ignacio (Computer Engineering Department, Polytechnic School, University of Alcala ́, Alcala ́ de Henares, Spain) ,  Fernandez-Llorca David (Computer Engineering Department, Polytechnic School, University of Alcala ́, Alcala ́ de Henares, Spain) ,  Sotelo Miguel Angel (Computer Engineering Department, Polytechnic School, University of Alcala ́, Alcala ́ de Henares, Spain)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 20  号： 5  ページ： 1803-1814  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界の組織によって発表されたいくつかの報告に従って,数千の歩行者は毎年道路事故において死亡する。この事実により,車両技術はこれらの死亡率を低減する意図で進化してきた。この進化はまだ終わっていないので,例えば,歩行者経路の予測は現在の自動緊急制動システムを改善することができた。このために,本論文では,将来の歩行者経路,姿勢,および1秒までの意図を予測する方法を提案した。この方法は,平衡Gaussプロセス動的モデル(B-GPDMs)に基づいており,それは,歩行者体に沿って配置されたキーポイントまたはジョイントから抽出された3-D時間関連情報を低次元空間に減少させる。B-GPDMは将来の潜在的位置を推定し,それらの関連する観測を再構成することができる。しかし,すべての種類の歩行者活動に対する一般的モデルの学習は,通常,より正確でない予測を提供する。この理由のために,提案した方法は,4つのタイプの活動,すなわち,歩行,停止,始動,および立位の複数のモデルを得て,将来の歩行者状態を推定するために最も類似したモデルを選択する。この方法は,80%の精度で歩行開始後125msの開始活動を検出し,70%の精度でイベントの前に停止強度58.33msを認識する。経路予測に関して,1sの時間対イベント(TTE)における停止活動の平均誤差は238.01±206.93mmであり,開始行動に対しては,0sのTTEにおける平均誤差は331.93±254.73mmである。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  交通事故 ,  立位 ,  三次元 ,  *ダイナミックモデル ,  *Gauss過程 ,  死亡率 ,  再構成 ,  *モデル ,  *歩行者
準シソーラス用語： 低次元 ,  行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： Gauss過程 ,  動的モデル ,  歩行者 ,  活動認識 ,  経路 ,  姿勢 ,  意図 ,  予測