【摘 要】
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在智能驾驶领域中,准确识别行人过街意图能够提前规避即将发生的危险,并且减少无效的等待时间,有利于提高行车效率。在现有的行人过街意图识别相关研究中,大多是使用提取到的行人姿态特征进行轨迹预测,但这类方法的数据类型较为单一,易受到环境因素的干扰。因此,本文在行人特征识别阶段将行人检测和人体关键点检测相结合,获取行人过街时的位置信息和关键点坐标信息,接着构建一种结合多头注意力机制的LSTM网络模型进行行
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在智能驾驶领域中,准确识别行人过街意图能够提前规避即将发生的危险,并且减少无效的等待时间,有利于提高行车效率。在现有的行人过街意图识别相关研究中,大多是使用提取到的行人姿态特征进行轨迹预测,但这类方法的数据类型较为单一,易受到环境因素的干扰。因此,本文在行人特征识别阶段将行人检测和人体关键点检测相结合,获取行人过街时的位置信息和关键点坐标信息,接着构建一种结合多头注意力机制的LSTM网络模型进行行人过街意图识别,提升检测模型的准确性和安全性。论文主要研究内容如下:提出了一种结合行人检测与人体关键点检测的行人过街意图识别方法。行人检测能够获取每帧图像中行人的位置信息,反映出行人的运动趋势,而人体关键点含有丰富的动作特征,进而根据行人的运动轨迹和动作识别出行人有无过街意图。通过结合行人检测与人体关键点检测,丰富了检测模型的输入数据类型,进一步提升总体方法的准确性。针对复杂环境检测过程中对小目标漏检率高和难以实现嵌入式实时检测的问题,本文根据YOLOv4-tiny目标检测网络基本结构,增添辅助残差网络模块,并增加一个输出尺度形成三尺度预测,经训练改进后的算法准确率为72.32%,FPS达到78帧/s。另一方面,本文选用Openpose算法进行人体关键点的检测,根据检测到的关键点坐标信息识别行人是否存在过街意图。最后将行人关键点的数据与行人检测数据共同用于分类网络模型训练和测试。构建了一种结合多头注意力机制的LSTM神经网络模型,识别行人的过街意图。数据经过处理后,输入到改进后的LSTM网络模型中训练,使模型能够找到行人的过街意图与输入信息之间的规律。多头注意力机制能够赋予不同信息在运算时所占的权重,使得网络可以更全面地学习行人信息样本,防止数据过拟合。最后使用混合数据集训练模型并测试,与现流行算法作对比,并设计实车实验验证模型的准确性和实用性。实验结果显示,改进后的LSTM神经网络准确率提高了2.5%,FPS达到18帧/s,在现有行人检测与人体关键点检测技术的基础上,进一步实现识别前方行人有无过街意图,有利于提高行车效率和提前规避危险。
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