论文阅读 Intention Recognition of Pedestrians and Cyclists by 2D Pose Estimation

Posted 2022-04-04 WXiujie123456

Intention Recognition of Pedestrians and Cyclists by 2D Pose Estimation

IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS,2020

task

行人和骑自行车者过马路的意图理解

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我们可以看到两个行人，一个显然停在路边，另一个正朝同一个路边走去。看看这些行人的(黄色)边框(BBs)的位置，我们会说他们此刻不在车辆的路径上。然而，我们想知道接下来会发生什么:停止的行人会突然过马路吗?行人是否会不停车地过马路?在肯定的情况下，车辆可以开始减速，以更安全的操作，增加乘客的舒适度和行人的信心(特别是对于自动驾驶车辆)。
认识到骑车人的运动意图也是高度相关的，因为很多时候，自我车辆将需要超过他们。虽然我们不能假设行人会明确表明他们的意图，但对于骑自行车的人，我们可以利用交通规则。特别是，骑自行车的人必须用手臂信号指示未来的左/右转弯和停止动作(见图2)。

我们需要检测行人，跟踪行人，为每个行人调整骨骼(图3)，并应用基于骨骼特征的C/NC分类器。自行车手信号分类遵循类似步骤。









在图7中，有一个“C”被认为是错误(红色)。事实上，行人是在过马路，而不是与这辆自动驾驶的车相交的人。所以在评估中它应该被认为是正确的。相反，在图7中，系统将行人分类为“NC”，该行人并没有过马路，而是在汽车前方沿马路行走。现在这种情况被认为是正确的，但也可能被认为是错误的。另一方面，在这种情况下，我们可以使用基于位置的推理来知道行人处于危险的位置，这不再是一个预测行动的问题(如C/NC情况)。值得一提的是，我们已经观察到平行行走的汽车运动方向，往往被适当分类为NC;但是，要提供合理的定量分析，还需要更多的注释。

图14显示了一些对CASR和T=14的预测错误的孤立帧。前两种情况，因为检测BBs把手臂放在外面，影响了骨骼的装配。这可以通过系统地增加BB尺寸来解决，在测试时，BB尺寸被骨骼拟合程序视为感兴趣的区域。第三种情况，系统将未来的左转与停止指示混淆，然而，这种情况只发生在开始动作时，因为骑车人并不清楚会指示什么。接下来的几帧很清楚，这样系统就能预测出正确的机动。第四种情况，系统识别出骑车人正在指示一个动作，然而，停车标志与左转混淆了，这是因为骑车人手臂的位置相对比较直。关注手。最后一个例子，我们在这个特定的框架中看不到任何动作，而系统却指示了一个右转。事实上，在前几帧中，骑自行车的人实际上是在示意右转，开始结束标注的比较模糊。
图15显示了T=14时YouTube视频的错误情况。一种情况是由于骑自行车的手臂指示出BB的动作，两种情况是由于不利的条件(背包在后面，狭窄的BBs和低对比度的手臂背景)导致骨架不合适，还有两种情况是动作刚刚开始，还不够清楚(最后一种情况是图13左例中正确分类的左转动作开始)。

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