刚刚聊了聊驾驶行为的建模和预测,这里谈谈路上行人的行为分析和意图预测问题。行人的定义是PedestrianAroundtheVehicle,不是Insidethevehiclecabin或者Insidesurroundingvehicles。注:具体的行人检测…
行人的行为意图建模和预测(上)已经在AI科技大本营登出来了:之前讨论过驾驶行为的预测和决策规划的文章,这个是针对行人而言,所以没有模拟和决策的问题,而只有建模和预测的应用。.下面列出来分析的近期论文表(因为太多,所以还有一半在下部分...
数学建模论文(内轮差研究)本文解决的是车辆转弯产生的内轮差问题,车辆在转弯时,后轮并不是沿着前轮的轨迹行驶,会产生偏差,这种偏差叫“内轮差”。.为防范内轮差事故,给司机和行人予以警示,在本文中我们建立了两个模型说明了小型车、中型车和...
数学建模笔记之一起读论文——机场的出租车问题2021-8-28全国大学生数学建模竞赛2019年C题B站链接——国赛C题真题解析1赛题阅读与分析问题一:出租车选择决策模型问题二:实证分析问题三:双车道候车点设计问题四:短途阈值的确定问题分析:对于影响因素做阐述我们需要找出租车司机在…
3.视频行人检索。以视频序列搜视频序列,如Mars和PRID2011数据集。state-of-art还是以imagebase的model为主,时序信息利用的有限。推荐两个学长视频分类的论文:[1611.09053]BidirectionalMultirateReconstructionforTemporalModelinginVideos
自动驾驶里面很重要的就是估计和预测交通情况。预测的来源就是路上各种物体的姿态和速度历史,高级的预测会包括可能的行动轨迹。对于车辆本身来说,其驾驶动作分析离不开动力学理论(kinematic,dynamic),周围…
中文摘要.行人安全,尤其是行人在过马路中的安全是道路交通安全中亟待解决的问题。.在多种影响行人安全的因素中,驾驶员与行人的人因(HumanFactors)是最重要的因素,因此,本研究将分别从驾驶员和行人的角度分析保护行人过马路安全要考虑的人因,并...
自动驾驶行业已持续了多年的火热,但与之形成鲜明对比的是,业内对于实现相对复杂场景下的全自动驾驶的预期时间节点却一再延后,甚至略显悲观。其中一个很重要的原因,就是对于高度动态和交互性的场景下的行为和轨迹预测问题始终没有得到很好的解决,失去这一前提,再完美的决策、规划...
为了提升行人与车辆在行驶时的安全性,针对合肥市金寨高架路口与高速入口、繁华大道等出现交通饱和时,出现右转车道与人行道共显绿灯的矛盾。并且应用了交通流算法与道路模拟技术解决了大量的数据分析问题,以此
检测RGB摄像机拍摄的夜间场景图片中的行人,是一个非常重要但是未被充分重视的问题,当前最新的视觉检测算法并不能很好地预测出结果。官方baseline在Caltech(著名行人检测数据集)上的MissRate(越小越好)可以达到7.36%,但在夜间行人数据集上却只能达到63.99%。
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行人的行为意图建模和预测(上)已经在AI科技大本营登出来了:之前讨论过驾驶行为的预测和决策规划的文章,这个是针对行人而言,所以没有模拟和决策的问题,而只有建模和预测的应用。.下面列出来分析的近期论文表(因为太多,所以还有一半在下部分...
数学建模论文(内轮差研究)本文解决的是车辆转弯产生的内轮差问题,车辆在转弯时,后轮并不是沿着前轮的轨迹行驶,会产生偏差,这种偏差叫“内轮差”。.为防范内轮差事故,给司机和行人予以警示,在本文中我们建立了两个模型说明了小型车、中型车和...
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3.视频行人检索。以视频序列搜视频序列,如Mars和PRID2011数据集。state-of-art还是以imagebase的model为主,时序信息利用的有限。推荐两个学长视频分类的论文:[1611.09053]BidirectionalMultirateReconstructionforTemporalModelinginVideos
自动驾驶里面很重要的就是估计和预测交通情况。预测的来源就是路上各种物体的姿态和速度历史,高级的预测会包括可能的行动轨迹。对于车辆本身来说,其驾驶动作分析离不开动力学理论(kinematic,dynamic),周围…
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自动驾驶行业已持续了多年的火热,但与之形成鲜明对比的是,业内对于实现相对复杂场景下的全自动驾驶的预期时间节点却一再延后,甚至略显悲观。其中一个很重要的原因,就是对于高度动态和交互性的场景下的行为和轨迹预测问题始终没有得到很好的解决,失去这一前提,再完美的决策、规划...
为了提升行人与车辆在行驶时的安全性,针对合肥市金寨高架路口与高速入口、繁华大道等出现交通饱和时,出现右转车道与人行道共显绿灯的矛盾。并且应用了交通流算法与道路模拟技术解决了大量的数据分析问题,以此
检测RGB摄像机拍摄的夜间场景图片中的行人,是一个非常重要但是未被充分重视的问题,当前最新的视觉检测算法并不能很好地预测出结果。官方baseline在Caltech(著名行人检测数据集)上的MissRate(越小越好)可以达到7.36%,但在夜间行人数据集上却只能达到63.99%。