At the Traffic Intersection, Stopping, or Walking? Pedestrian Path Prediction Based on KPOF-GPDM for Driving Assistance
Notice bibliographique
Résumé
Pedestrian detection has always been a research hotspot in the Advanced Driving Assistance System (ADAS) with great progress in recent years. However, for the ADAS, we not only need to detect the behavior of pedestrians in front of the vehicle but also predict future action and the motion trajectory. Therefore, in this paper, we propose a human key point combined optical flow network (KPOF-Net) in the vehicle ADAS for the occlusion situation in the actual scene. When the vehicle encounters a blocked pedestrian at a traffic intersection, we used self-flow to estimate the global optical flow in the image sequence and then proposed a White Edge Cutting (WEC) algorithm to remove obstructions and simply modified the generative adversarial network to initialize pedestrians behind the obstructions. Next, we extracted pedestrian optical flow information and human joint point information in parallel, among which we trained four human key point models suitable for traffic intersections. At last, KPOF-GPDM fusion was proposed to predict the future status and walking trajectories of pedestrians, which combined optical flow information with human key point information. In the experiment, we did not merely compare our method with other four representative approaches in the same scene sequences. We also verified the accuracy of the pedestrian motion state and motion trajectory prediction of the system after fusion of human joint points and optical flow information. Taking into account the real-time performance of the system, in the low-speed and barrier-free environment, the comparative analysis only uses optical flow information, human joint point information, and KPOF-Net three prediction models. The results show that (1) in the same traffic environment, our proposed KPOF-Net can predict the change of pedestrian motion state about 5 frames (about 0.26 s) ahead of other excellent systems; (2) at the same time, our system predicts the trajectory of the pedestrian more accurately than the other four systems, which can achieve more stable minimum error ±0.04 m; (3) in a low-speed, barrier-free experimental environment, our proposed trajectory prediction model that integrates human joint points and optical flow information has higher prediction accuracy and smaller fluctuations than a single-information prediction model, and it can be well applied to automobiles’ ADAS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».