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저자정보
함제석 (한국전자통신연구원) 김보경 (성신여자대학교) 문진영 (한국전자통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제6호
발행연도
2023.6
수록면
289 - 295 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2023.29.6.289

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횡단보도, 차도, 또는 인도 위를 보행하는 보행자의 안전을 위해서 보행자의 횡단을 사전에 예측하는 보행자 횡단 의도 예측 기술의 중요성이 점차 증대되고 있다. 현재까지 대부분의 연구자들은 자동차에 설치된 온보드 카메라 영상을 기반으로 데이터셋을 구축하고, 이를 활용해 보행자의 횡단 의도를 예측하는 다양한 모델들을 개발하였다. 본 논문에서는 CCTV 영상을 기반으로 보행자 횡단 의도 예측 모델개발을 위해 구축한 School zone Human Action (SHA) 데이터셋을 소개한다. 또한, 단일 및 다중 보행자의 횡단 의도 예측을 위한 베이스라인 모델을 제안한다. 본 CCTV 영상에서의 단일 및 다중 보행자 횡단 의도 예측 기술은 스마트 횡단 보도에서 보행자 횡단 의도 예측 결과에 따라 사전에 운전자에게 주의를 요구하거나 보행자에게 경고음을 알리는 시스템과 같은 응용 서비스에 적용 가능하다.
#보행자 횡단 의도 예측 #SHA 데이터셋 #단일 보행자 행동 예측 #다중 보행자 행동 예측 #스마트 횡단 보도 #pedestrian crossing intention prediction #SHA dataset #single-pedestrian prediction #multi-pedestrian prediction #smart crosswalk

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. SHA 데이터셋
4. SHA 의도 예측 모델
5. 실험 및 결과
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Amir Rasouli et al., “PIE: A Large-Scale Dataset and Models for Pedestrian Intention Estimation and Trajectory Prediction,” Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 6262-6271, 2019. google schola Amir Rasouli et al., “Agreeing to cross: How drivers and pedestrians communicate,” IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2017. google schola Amir Rasouli et al., “Pedestrian Action Anticipation using Contextual Feature Fusion in Stacked RNNs,” British Machine Vision Conference (BMVC), 2019. google schola Iuliia Kotseruba et al., “Benchmark for Evaluating Pedestrin Action Prediction,” Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Application of Computer Vision (WACV), pp. 1258-1268, 2021. google schola Amir Rasouli et al., “Are They Going to Cross? A Benchmark Dataset and Baseline for Pedestrian Crosswalk Behavior,” ICCV Workshops, pp. 206-213, 2017. google schola

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