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J-GLOBAL ID：202202234483133737   整理番号：22A0959384

姿勢推定を用いた赤色光における歩行者交差意図予測【JST・京大機械翻訳】

Pedestrian Crossing Intention Prediction at Red-Light Using Pose Estimation

著者 (4件)： Zhang Shile (Department of Civil, Environmental and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL, USA) ,  Abdel-Aty Mohamed (Department of Civil, Environmental and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL, USA) ,  Wu Yina (Department of Civil, Environmental and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL, USA) ,  Zheng Ou (Department of Civil, Environmental and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL, USA)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 23  号： 3  ページ： 2331-2339  発行年： 2022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： 歩行者の赤色光交差は交通安全に対する脅威を示す。歩行者の赤光交差に関連したすべての既存の研究の中で,時系列における軌跡データを用いた研究はほとんどない。本論文では,CCTVビデオから歩行者の変数を生成するために姿勢推定(キーポイント検出)を用いた。4つの機械学習モデルを用いて,交差点の赤色光における歩行者の交差意図を予測した。最良のモデルは,3つの交差点からのデータで,0.920の精度と0.849のAUC値を達成した。異なる予測層(4秒まで)を用いた。より長い予測層によって,サンプルサイズはより小さくなり,それは部分的に悪いモデル性能に導いた。しかし,2秒までの予測水平線の性能は,まだ良い(AUC値0.841)。足関節と膝(左側)と肘と肩(右側)の間の角度のようなキーポイント変数が重要であることが分かった。このモデルは,インフラストラクチャから車両(I2V)アプリケーションでさらに実行でき,運転者への警告を発行する歩行者の赤光交差による事故を防止する。Copyright 2022 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： 検出 ,  交通安全 ,  軌跡 ,  運転者 ,  交差点 ,  *歩行者 ,  録画装置 ,  応用プログラム ,  モデル ,  インフラストラクチャー ,  足関節 ,  *赤色光 ,  機械学習
準シソーラス用語： *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 交通管制・規制  (TB01032S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 姿勢推定 ,  赤色光 ,  歩行者 ,  交差 ,  意図 ,  予測