基于单张二维人体姿态估计行人运动状态
计算机视觉与模式识别
2019-09-17 v3 机器人学
摘要
穿越与否（C/NC）问题对自动驾驶车辆（AVs）实现安全的车-行交互十分重要。然而，该问题设定常忽略沿车辆运动方向行走的行人（LONG）。为增强 AVs 对行人行为的感知，我们迈出第一步，将 C/NC 扩展为 C/NC/LONG 问题并基于单人体姿态进行识别。相比之下，此前的 C/NC 状态分类器依赖多姿态或上下文信息。我们提出的浅层神经网络分类器旨在快速识别这三种状态。我们在 JAAD 数据集上测试，报告平均 81.23% 准确率。此外，该模型可集成于提供二维行人人体姿态的不同传感器与算法，从而能在多种光照与天气条件下工作。
引用
@article{arxiv.1907.04361,
title = {Estimating Pedestrian Moving State Based on Single 2D Body Pose},
author = {Zixing Wang and Nikolaos Papanikolopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.04361},
year = {2019}
}
备注
7 pages