Context models for pedestrian intention prediction by factored latent-dynamic conditional random fields
Smooth handling of pedestrian interactions is a key requirement for Autonomous Vehicles (AV) and Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). Such systems call for early and accurate prediction of a pedestrian's crossing/not-crossing behaviour in front of the vehicle. Existing approaches to pedes...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Satyajit Neogi |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Justin Dauwels |
التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/143222 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Context-aware pedestrian motion prediction
بواسطة: Haddad, Sirin
منشور في: (2021) -
Pedestrian motion prediction using deep generative networks
بواسطة: Ong, Xing Long
منشور في: (2019) -
Deep learning based pedestrian prediction for mobile robot navigation
بواسطة: Chen, Weipeng
منشور في: (2019) -
Comfort zone prediction around commuter for personal mobility device : pedestrian
بواسطة: Murugesan, Jeyakaran
منشور في: (2019) -
Prediction of pedestrian trajectory with a moving camera using deep learning
بواسطة: Xiong, Xincheng
منشور في: (2020)