【摘 要】
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行人意图识别无论对于现今无人车智能驾驶,还是未来智慧交通系统构建,都具有重大意义。然而目前人工智能领域主要研究方向集中于行人检测,对行人意图识别的方法和研究很少。本文围绕行人姿态和注意力机制对行人过街意图识别展开研究,分为行人目标检测、行人姿态估计、过街意图识别三个部分,其主要内容如下:1、提出改进YOLOv4的行人目标检测方法。针对YOLOv4算法在光线不明等实际场景中检测精度降低的问题,通过引
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行人意图识别无论对于现今无人车智能驾驶,还是未来智慧交通系统构建,都具有重大意义。然而目前人工智能领域主要研究方向集中于行人检测,对行人意图识别的方法和研究很少。本文围绕行人姿态和注意力机制对行人过街意图识别展开研究,分为行人目标检测、行人姿态估计、过街意图识别三个部分,其主要内容如下:1、提出改进YOLOv4的行人目标检测方法。针对YOLOv4算法在光线不明等实际场景中检测精度降低的问题,通过引入空洞卷积的方式,加强网络特征提取能力;同时,针对YOLOv4预置锚框并不完全适用于本文行人检测,通过分析行人宽高比特点,利用K-means算法重新获得锚框。通过对比实验,本文方法在复杂场景下行人检测精度为85.1%,对比原算法具有更好的检测效果。2、提出改进高分辨率网络的行人姿态估计方法。针对HRNet网络的第四阶段对关键点检测性能提升较小,且增加大量网络参数和计算量的问题,通过去掉第四阶段适当简化网络结构,提高检测速率。同时,为保证算法精度,引入U-Net网络作为特征提取模块。结构上,将U-Net模块适当调整后并联接入简化的HRNet网络中,保持高分辨率特征不变。通过对比实验,本文算法网络参数量减少17.8MB,平均精度提升1.1%,并能应对部分遮挡情况。3、提出融合注意力机制的GRU行人过街意图识别方法。将行人过街意图识别转化为时序预测问题进行建模,利用改进行人检测算法获取多行人轨迹信息,并利用改进姿态估计算法得到关键点特征组合信息,将二者作为时序行人过街特征信息,通过构建融合注意力机制的GRU模型,对不同特征信息进行权重分配,最终实现行人过街意图识别。通过实验,本文方法准确率和F1分数分别为80.9%和81.4%,具有更好的识别效果。本文研究内容可应用于无人汽车驾驶领域,过街意图信息为无人车决策提供依据,同时在智慧交通领域中,为研发行人过街预警装置,解决人车矛盾提供了先行条件。
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