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文献
J-GLOBAL ID:202102287528083508   整理番号:21A1788244

胸部方向を考慮した車載映像における歩行者の経路予測

著者 (4件):
資料名:
巻: 2021  号: NL-248  ページ: Vol.2021-NL-248,No.31,1-8 (WEB ONLY)  発行年: 2021年05月13日 
JST資料番号: U0451A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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歩行者の経路予測は自動運転において進路決定や衝突回避を正確に行う上で不可欠である.本研究では,車載映像における歩行者の経路予測問題に取り組む.歩行者の姿勢は経路予測において重要な手がかりの1つであるが,低解像度の車載映像から正確に推定することは難しい.本論文では,低解像度の映像からも頑健に推定することが可能な胸部方向を経路予測の手がかりとして用いることを提案する.経路予測を行うニューラルネットワークは歩行者の位置・深度・エゴモーションに加え,胸部方向を入力として受け取り,将来の位置を出力する.胸部方向を用いないモデルとの比較実験により,胸部方向が幅広いシーンで予測精度向上に寄与していることを示した.(著者抄録)
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分類 (1件):
分類
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人工知能 
引用文献 (15件):
  • Alahi, A., Goel, K., Ramanathan, V., Robicquet, A., Fei-Fei, L. and Savarese, S.: Social lstm: Human trajectory prediction in crowded spaces, Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 961-971 (2016).
  • Mangalam, K., Adeli, E., Lee, K.-H., Gaidon, A. and Niebles, J. C.: Disentangling human dynamics for pedestrian locomotion forecasting with noisy supervision, Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision, pp. 2784-2793 (2020).
  • Dendorfer, P., Osep, A. and Leal-Taixé, L.: Goal-GAN: Multimodal Trajectory Prediction Based on Goal Position Estimation, Proceedings of the Asian Conference on Computer Vision (2020).
  • Kotseruba, I., Rasouli, A. and Tsotsos, J. K.: Joint attention in autonomous driving (JAAD), arXiv preprint arXiv:1609.04741 (2016).
  • Dollar, P., Wojek, C., Schiele, B. and Perona, P.: Pedestrian detection: An evaluation of the state of the art, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 34, No. 4, pp. 743-761 (2011).
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タイトルに関連する用語 (6件):
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