对于行人意图案例来说尤其具有挑战性首先它们需要大

今天,推断行人意图的能力由一个深度神经网络来近似,该网络可以预测每个输入视频图像的实际意图。由于神经网络在许多现实世界任务中的高性能,它的使用很有趣,但量带注释的训练数据才能获得高性能,并且使用意图标签对序列中的每一帧进行注释是一项复杂且高度主观的任务。 如上图中放大的边界框所示,基于没有上下文或序列的单个帧,交叉和停止意图在两个帧中出现的可能性相同。

然而当被视为一系列图

像时,真正的意图变得更加清晰。因此,尽管只能为意图注释帧的顺序片段,但定义该帧片段的时间范围是一项高度主观的任务。 其次,由于缺乏足够大的数据集来进行意图识别,训练主要是用较小的数 Cyprus电子邮件列表 据集完成的。这种用少量数据进行的训练可以使算法仅专注于所述数据,即专注于少数行人的动作执行。因此,很难适应不同行人对同一动作的不同执行。 去年在中国常熟举行的 智能汽车研讨会上, ó 科学小组的研究员 与 和海德堡大学的研究人。

员共同开展的工作提出

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了一种优雅而有趣的方法学习预测行人意图。 行人 过马路的行人 具体来说,主要目标是将这种方法集成到驾驶员辅助系统中,该系统会在预期行人过马路时自动刹车。这样的系统只有在能够实时 学生手机列表 做出决策而不消耗其他组件可能需要的计算资源时才有用。此外,这些决策必须是可靠的,并且能够预测任何行动执行的意图。 然而,如前所述,主要缺点是需要使用大量样本进行训练。为了避免缺乏大数据集,研究人员提出了一种新的。