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基于多特征交互融合的行人过街意图预测

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

数据集分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1数据集来源与结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2数据集预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3标注信息说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

特征提取与融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1视频帧特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2行人特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3多模态特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2训练过程与参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.3模型评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.2实验方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.3实验结果展示与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.4结果讨论与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.2存在问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.内容综述

随着城市化进程的加速和智能交通系统的不断发展，行人过街安全问题日益受到广泛关注。行人过街意图识别作为智能交通系统的重要组成部分，对于提高行人过街安全、优化交通流组织具有重要意义。目前，行人过街意图识别主要依赖于计算机视觉技术，通过对行人行为、姿态、面部表情等多种特征的分析与融合，实现对行人过街意图的准确预测。

现有行人过街意图识别方法主要分为基于单特征的方法和基于多特征交互融合的方法。基于单特征的方法往往仅关注某一特定特征，如行人面部表情或肢体动作，而忽略了其他重要特征之间的关联与交互作用。这种单一特征的处理方式容易导致识别准确率较低，特别是在复杂场景下，单一特征的局限性更加明显。

近年来，基于多特征交互融合的方法逐渐成为研究热点。该方法通过融合行人行为、姿态、面部表情等多种特征，充分利用各特征之间的互补信息，提高行人过街意图识别的准确性。例如，有研究将行人行为特征与面部表情特征相结合，通过深度学习模型对行人行为和面部表情进行联合建模，从而实现对行人过街意图的准确预测。

此外，多模态信息融合技术也在行人过街意图识别中得到了广泛应用。多模态信息融合技术能够整合来自不同传感器或数据源的信息，如视觉、听觉和触觉等，从而提供更为全面、准确的行人行为特征描述。在行人过街意图识别中，多模态信息融合技术可以辅助计算机更好地理解行人的复杂行为模式，进一步提高识别准确率。

基于多特征交互融合的行人过街意图预测方法能够充分利用多种特征之间的关联与交互作用，提高行人过街意图识别