利用行为特征的车载行人轨迹预测
计算机视觉与模式识别
2022-10-24 v1
摘要
本文提出一种用于车载摄像头系统的行人轨迹预测新方法，其利用可从视觉观测推断的行人行为特征。我们提出的方法称为行为感知行人轨迹预测（BA-PTP），其通过独立的编码流处理多种输入模态，即行人的边界框、身体与头部朝向以及姿态。各流的编码通过模态注意力机制融合，得到最终嵌入用于预测图像中的未来边界框。在两个行人行为预测数据集上的实验展示了使用行为特征进行行人轨迹预测的优势，并评估了所提编码策略的有效性。此外，我们基于消融研究探讨了不同行为特征对预测性能的相关性。
引用
@article{arxiv.2210.11999,
title = {On-Board Pedestrian Trajectory Prediction Using Behavioral Features},
author = {Phillip Czech and Markus Braun and Ulrich Kreßel and Bin Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.11999},
year = {2022}
}
备注
Accepted at ICMLA 2022, 7 pages, 3 figures, 3 tables