面向自动驾驶车辆的交通管制手势识别
计算机视觉与模式识别
2020-08-03 v1
摘要
汽车驾驶员知道如何对交通警员的手势作出反应。显然，自动驾驶车辆并非如此，除非其具备道路交通管制手势识别功能。本工作中，我们针对现有自动驾驶数据集在为交通管制手势识别提供学习数据方面的局限性加以解决。我们引入一个基于 3D 身体骨架输入的数据集，以在每一个时间步上进行交通管制手势分类。我们的数据集由来自若干演员的 250 个序列组成，每个序列时长 16 至 90 秒不等。为评估数据集，我们提出八种基于深度神经网络的序列处理模型，如循环网络、注意力机制、时间卷积网络与图卷积网络。我们对所有方法在数据集上进行了广泛评估与分析，以及真实世界的定量评估。代码与数据集已公开可用。
引用
@article{arxiv.2007.16072,
title = {Traffic Control Gesture Recognition for Autonomous Vehicles},
author = {Julian Wiederer and Arij Bouazizi and Ulrich Kressel and Vasileios Belagiannis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.16072},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 8 figures, 3 tables, accepted by IROS 2020