公开(公告)号：CN112329684B

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202011276599.3

申请日：2020-11-16

Applicant: 常州大学

Inventor： 杨彪 ,  王狄 ,  徐黎明 ,  陈阳 ,  吕继东 ,  毕卉

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于注视检测和交通场景识别的行人穿越马路意图识别方法，首先通过faster‑RCNN进行行人检测，进一步利用行人的运动信息搜索感兴趣目标，提取感兴趣目标的运动序列和局部交通场景序列；其次通过头部检测器检测感兴趣目标序列中的头部位置，并采用残差卷积神经网络来判断头部朝向，进而检测行人是否注视来车，同时提取头部朝向特征；然后通过卷积神经网络分类器对行人所处的局部交通场景进行多标签分类，并提取局部交通场景特征；最后利用全连接层处理拼接后的头部朝向特征与局部交通场景特征，实行对行人穿越/不穿越结果的识别。本发明使用多任务学习模式，可实现端到端地完成注视/非注视识别、穿越/不穿越识别以及交通场景分类。

公开(公告)号：CN112329684A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011276599.3

申请日：2020-11-16

Applicant: 常州大学

Inventor： 杨彪 ,  王狄 ,  徐黎明 ,  陈阳 ,  吕继东 ,  毕卉

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于注视检测和交通场景识别的行人穿越马路意图识别方法，首先通过faster‑RCNN进行行人检测，进一步利用行人的运动信息搜索感兴趣目标，提取感兴趣目标的运动序列和局部交通场景序列；其次通过头部检测器检测感兴趣目标序列中的头部位置，并采用残差卷积神经网络来判断头部朝向，进而检测行人是否注视来车，同时提取头部朝向特征；然后通过卷积神经网络分类器对行人所处的局部交通场景进行多标签分类，并提取局部交通场景特征；最后利用全连接层处理拼接后的头部朝向特征与局部交通场景特征，实行对行人穿越/不穿越结果的识别。本发明使用多任务学习模式，可实现端到端地完成注视/非注视识别、穿越/不穿越识别以及交通场景分类。