基于多模態(tài)特征融合的行人穿越意圖預(yù)測方法

摘要： 行人行為預(yù)測是城市環(huán)境智能汽車決策規(guī)劃系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)之一，提升行人穿越意圖的預(yù)測準確率對于行車安全意義重大。針對現(xiàn)有方法過度依賴行人的邊界框位置信息，且很少考慮交通場景中環(huán)境信息及交通對象間的交互關(guān)系等問題，本文提出一種基于多模態(tài)特征融合的行人過街意圖預(yù)測方法。首先結(jié)合多種注意力機制構(gòu)建了一種新型全局場景上下文信息提取模塊和局部場景時空特征提取模塊來增強其提取車輛周邊場景時...