车辆视角下的行人穿行意图识别与行为预测

摘要

预测行人穿行马路的行为一直是智能驾驶汽车研究领域的重点方向，对于行人安全保护至关重要。现有研究通常使用轨迹或姿势对行人的行为进行建模，但是行人行为复杂多变，需对其进行更加深层的语义解读。将行人的穿行意图与行为相结合，设计多任务网络来识别行人意图并预测行人行为。行人的穿行意图会影响其行为，故使用行人未来的行为作为先验来检测行人目前的意图和行为，同时考虑到行人周围的交通目标与自车运动对于行人的影响，设计特征融合模块来融合行人特征与交通目标特征。在自动驾驶数据集(PIE和JAAD)上验证实验模型，结果表明，该模型展现了其在行人意图与行为建模方面的优势。

关键词

行人意图 / 行人行为 / 智能驾驶 / 行人安全