基于视觉的行人警示安全系统（PASS）用于信号化交叉口
计算机视觉与模式识别
2019-07-12 v1 图像与视频处理
摘要
尽管车到行人（V2P）通信能显著提升信号化交叉口的行人安全，但由于行人通常不带手持设备（例如专用短程通信（DSRC）和启用5G的手机）与附近联网车辆通信，这种安全受到阻碍。为克服此限制，本研究使用信号化交叉口的交通摄像机，通过基于视觉的深度学习技术准确检测和定位行人，实时生成关于车辆与行人之间可能冲突的安全警报。本文的贡献在于开发了一种使用基于视觉的深度学习模型的系统，能够实时（每100毫秒）生成个人安全消息（PSM）。我们开发了行人警示安全系统（PASS），利用生成的PSM生成即将发生的行人-车辆碰撞的安全警报，以提升信号化交叉口的行人安全。我们的方法比现有支持DSRC的行人手持设备更准确地估计行人的位置和速度。我们开发了联网车辆应用“信号化人行横道行人警告”（PSCW）来评估基于视觉的PASS。数值分析表明，我们的基于视觉的PASS能够满足联网车辆环境中行人安全应用的精度和延迟要求。
引用
@article{arxiv.1907.05284,
title = {Vision-based Pedestrian Alert Safety System (PASS) for Signalized Intersections},
author = {Mhafuzul Islam and Mizanur Rahman and Mashrur Chowdhury and Gurcan Comert and Eshaa Deepak Sood and Amy Apon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.05284},
year = {2019}
}
备注
23 pages, 8 figures