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预测行人行为是确保自动驾驶汽车安全性和可靠性的关键。尽管通过从注释的视频框架序列中学习深入学习方法,但他们通常无法完全掌握行人与交通之间的动态相互作用,但可以进行准确的预测。这些模型也缺乏细微的常识推理。此外,这些模型的数据集的手动注释既昂贵又挑战,以适应新情况。视觉语言模型(VLM)的出现,由于其先进的视觉和因果推理技能,引入了这些问题的有希望的替代方案。据我们所知,这项研究是第一个在自主驱动的行人行为预测的概述中对VLM进行定量和定性评估的研究。 我们在公开可用的Pedes-Trian数据集上评估GPT-4V(ISION):JAAD和Wideview。 我们的定量分析重点是GPT-4V预测当前和未来帧中行人行为的能力。 该模型以零拍的方式达到了57%的精度,尽管令人印象深刻,但仍落后于最新的域特异性模型(70%),以预测行人交叉行动。 定性,GPT-4V表现出令人印象深刻的处理和解释综合交通情况,区分各种脚步行为以及检测和分析组的能力。 但是,它面临着挑战,例如难以检测较小的脚步 - 评估行人与自我车辆之间的相对运动。据我们所知,这项研究是第一个在自主驱动的行人行为预测的概述中对VLM进行定量和定性评估的研究。我们在公开可用的Pedes-Trian数据集上评估GPT-4V(ISION):JAAD和Wideview。我们的定量分析重点是GPT-4V预测当前和未来帧中行人行为的能力。该模型以零拍的方式达到了57%的精度,尽管令人印象深刻,但仍落后于最新的域特异性模型(70%),以预测行人交叉行动。定性,GPT-4V表现出令人印象深刻的处理和解释综合交通情况,区分各种脚步行为以及检测和分析组的能力。但是,它面临着挑战,例如难以检测较小的脚步 - 评估行人与自我车辆之间的相对运动。
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预测行人的穿越意图是在现实世界中安全驾驶自动驾驶汽车(AV)的重要任务。行人的行为通常会受到交通场景中周围环境的影响。基于基于视觉的神经网络的最新作品从图像中提取关键信息以执行预测。但是,在驾驶环境中,存在许多关键信息,例如驱动区域中的社交和场景互动,自我汽车和目标行人之间的位置和距离以及所有目标的运动。如何正确探索和利用上述隐式相互作用将促进自动驾驶汽车的发展。在本章中,两个新颖的属性,行人在道路或人行道上的位置,以及从目标行人到自我卡车的相对距离,这些距离源自语义图和深度图与边界框的相对距离。提出了基于多模式的混合预测网络,以捕获所有特征与预测行人交叉意图之间的相互作用。通过两个公共行人穿越数据集评估PIE和JAAD,拟议的混合框架的表现优于最先进的精度3%。关键字:行人交叉,特征融合
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