基于视频数据的行人过街意图识别方法

摘要

基于视频数据的行人过街意图识别方法，包括：车载相机实时采集自动驾驶车辆前方的道路及场景图像，获得视频数据；对所述视频数据进行数据预处理，提取车载相机拍摄的视频当前帧中的行人及周围区域的图像并划分类别；采用2D卷积神经网络对行人及周围场景区域的图像进行特征提取，得到2D卷积特征图，并针对2D卷积特征图的部分通道进行运动增强和时序分组1D卷积，得到运动时序特征图；根据所述运动时序特征图，计算并获得当前帧的初步识别结果；对所述初步识别结果进行滤波，输出行人在当前帧的过街意图或状态。实现了对行人过街意图的实时有效识别，提高了自动驾驶的安全性。