[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 338
نرخ پذیرش: 63.2
نرخ رد: 36.8
میانگین داوری: 207 روز
میانگین انتشار: 342 روز
..
:: دوره 13، شماره 1 - ( 3-1404 ) ::
جلد 13 شماره 1 صفحات 17-1 برگشت به فهرست نسخه ها
پیش بینی موقعیت سه بعدی عابر پیاده با استفاده از یادگیری عمیق از روی داده های کینکت
اکبر جعفری ، علی حسینی نوه* ، مجتبی محمودیان
دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
چکیده:   (1690 مشاهده)
پیش‌بینی مسیر حرکت عابر پیاده از موضوعات مهم در حوزه بینایی ماشین و سامانه‌های حمل‌ونقل هوشمند است، زیرا بر ایمنی و قابلیت تصمیم‌گیری سیستم‌های خودران تأثیر مستقیم دارد. اغلب رویکردهای موجود با استفاده از داده‌های دوبعدی (RGB) و شبکه‌های بازگشتی نظیرLSTM (Long Short Term Memory)  توسعه یافته‌اند، اما این روش‌ها بعد عمق را نادیده گرفته و در نتیجه برآورد فاصله میان عابران و عوارض پیرامونی به‌دقت انجام نمی‌شود. در این پژوهش، یک مدل (Three Dimension- LSTM) 3D-LSTM  معرفی می‌شود که با استفاده از داده‌های RGB-D حاصل از حسگر Kinect ثابت، پیش‌بینی موقعیت عابران پیاده را در فضای سه‌بعدی متریک انجام می‌دهد. فرآیند مدل‌سازی شامل استخراج داده‌های عمق از تصاویر استریو، نرمال‌سازی مختصات و آموزش شبکه LSTM  برای پیش‌بینی مختصات سه‌بعدی (X, Y, Z) در گام‌های آینده است. نتایج حاصل از ارزیابی بر روی مجموعه داده دانشگاه پلی‌تکنیک لوزان (EPFL) نشان می‌دهد که میانگین دقت پیش‌بینی سه‌بعدی 15/70 سانتیمتر( تقریباً معادل روش‌های دوبعدی) است، اما در عین حال اطلاعات فاصله واقعی و تعاملات فضایی را نیز در خروجی ارائه می‌دهد که برای جلوگیری از برخورد و برنامه‌ریزی مسیر بسیار حیاتی است. تحلیل‌ها حاکی از آن است که افزودن بعد سوم نه‌تنها باعث افت عملکرد نمی‌شود، بلکه منجر به بهبود قابلیت تصمیم‌گیری در شرایط واقعی می‌گردد. این روش می‌تواند مبنایی برای توسعه سیستم‌های هوشمند ناوبری، رباتیک و خودروهای خودران با درک دقیق‌تر از محیط سه‌بعدی باشد.
 

واژه‌های کلیدی: پیش بینی موقعیت سه بعدی، شبکه های حافظه کوتاه و بلند مدت، عابر پیاده، یادگیری
متن کامل [PDF 1105 kb]   (115 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری
دریافت: 1402/3/20 | پذیرش: 1403/3/6 | انتشار الکترونیک پیش از انتشار نهایی: 1403/12/27 | انتشار: 1404/6/9
فهرست منابع
1. [1] Lee, N., et al. Desire,"Distant future prediction in dynamic scenes with interacting agents", in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017. [DOI:10.1109/CVPR.2017.233]
2. [2] Vemula, A., K. Muelling, and J. Oh. Social attention, "Modeling attention in human crowds", in Proceedings of the IEEE international Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2018. [DOI:10.1109/ICRA.2018.8460504]
3. [3] Combs, T.S., et al., "Automated vehicles and pedestrian safety: exploring the promise and limits of pedestrian detection", American journal of preventive medicine. 56(1): p. 1-7, 2019. [DOI:10.1016/j.amepre.2018.06.024]
4. [4] Manh, H. and G.J.a.p.a. Alaghband, "Scene-lstm: A model for human trajectory prediction", arXiv preprint arXiv:1808.04018,2018.
5. [5] Rasouli, A. and J.K.J.I.T.o.I.T.S. Tsotsos, "Autonomous vehicles that interact with pedestrians: A survey of theory and practice", Proceedings of the IEEE transactions on intelligent transportation systems, 21(3): p. 900-91, 2019. [DOI:10.1109/TITS.2019.2901817]
6. [6] Yazdan, R., M.J.I.J.o.P. Varshosaz, and R. Sensing, "Improving traffic sign recognition results in urban areas by overcoming the impact of scale and rotation", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 171: p. 18-35, 2021. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2020.10.003]
7. [7] Shi, X., et al., "Pedestrian trajectory prediction in extremely crowded scenarios", Sensors, 19(5): p. 1223,2019 [DOI:10.3390/s19051223]
8. [8] Xue, H., D.Q. Huynh, and M. Reynolds, "SS-LSTM: A hierarchical LSTM model for pedestrian trajectory prediction", in Proceeding of the IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). 2018. [DOI:10.1109/WACV.2018.00135]
9. [9] Fernando, T., et al., Soft+ hardwired attention, "An lstm framework for human trajectory prediction and abnormal event detection", Neural networks, 108: p. 466-478, 2018 [DOI:10.1016/j.neunet.2018.09.002]
10. [10] Kalman, R.E., "A new approach to linear filtering and prediction problems", published in Journal of Basic Engineering, 82 (Series D): 35-45. 1960. [DOI:10.1115/1.3662552]
11. [11] Thrun, S., W. Burgard, and D.J.C. Fox, MA, USA, "Probabilistic Robotics-Intelligent Robotics and Autonomous Agents Series", The MIT Press. 2006.
12. [12] Williams, C.K., "Prediction with Gaussian processes: From linear regression to linear prediction and beyond, in Learning in graphical models", Springer Netherlands. p. 599-621, 1998 [DOI:10.1007/978-94-011-5014-9_23]
13. [13] Voulodimos, A., et al., "Deep learning for computer vision: A brief review", Computational intelligence and neuroscience, 2018. [DOI:10.1155/2018/7068349]
14. [14] Pascanu, R., et al., "How to construct deep recurrent neural networks", 2013.
15. [15] Hochreiter, S., et al., "Gradient flow in recurrent nets: the difficulty of learning long-term dependencies", A field guide to dynamical recurrent neural networks. IEEE Press,2001
16. [16] Hochreiter, S. and J.J.N.c. Schmidhuber, "Long short-term memory", Neural computation, p. 1735-1780, 1997 [DOI:10.1162/neco.1997.9.8.1735]
17. [17] Bahdanau, D., K. Cho, and Y.J.a.p.a. Bengio, "Neural machine translation by jointly learning to align and translate", arXiv preprint arXiv:1409.0473, 2014.
18. [18] Becker, S., et al., "An evaluation of trajectory prediction approaches and notes on the trajnet benchmark", arXiv preprint arXiv:1805.07663, 2018.
19. [19] Alahi, A., et al. "Social lstm: Human trajectory prediction in crowded spaces", in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. pp. 961-971, 2016. [DOI:10.1109/CVPR.2016.110]
20. [20] Alahi, A., et al.,"Learning to predict human behavior in crowded scenes, in Group and Crowd Behavior for Computer Vision", InGroup and Crowd Behavior for Computer Vision, Academic Press, Elsevier. p. 183-207, 2017 [DOI:10.1016/B978-0-12-809276-7.00011-4]
21. [21] Heo, D., J.Y. Nam, and B.C.J.S. Ko, "Estimation of Pedestrian Pose Orientation Using Soft Target Training Based on Teacher-Student Framework", Sensors, p. 1147, 2019 [DOI:10.3390/s19051147]
22. [22] Collins, R.T. "Mean-shift blob tracking through scale space", in Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2003.
23. [23] Gandhi, T. and M.M. Trivedi. "Image based estimation of pedestrian orientation for improving path prediction", in Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2008. [DOI:10.1109/IVS.2008.4621257]
24. [24] Simo-Serra, E., et al. "Single image 3D human pose estimation from noisy observations", in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2012. [DOI:10.1109/CVPR.2012.6247988]
25. [25] Quintero, R., et al. "Pedestrian path prediction using body language traits", in Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings. 2014. [DOI:10.1109/IVS.2014.6856498]
26. [26] Kim, S., et al., Brvo: Predicting pedestrian trajectories using velocity-space reasoning. The International Journal of Robotics Research, 34(2), p201-17, 2015. [DOI:10.1177/0278364914555543]
27. [27] Bera, A., et al. "GLMP-realtime pedestrian path prediction using global and local movement patterns", in Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 2016. [DOI:10.1109/ICRA.2016.7487768]
28. [28] Ma, W.-C., et al. "Forecasting interactive dynamics of pedestrians with fictitious play", in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017. [DOI:10.1109/CVPR.2017.493]
29. [29] Ahmadabadian, A.H., et al., "An automatic 3D reconstruction system for texture-less objects", Robotics and Autonomous Systems, 117: p. 29-39, 2019. [DOI:10.1016/j.robot.2019.04.001]
30. [30] Ren, S., et al., "Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks", IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 39(6): p. 1137-1149, 2016 [DOI:10.1109/TPAMI.2016.2577031]
31. [31] Shafiee, M.J., et al., Fast YOLO, "A fast you only look once system for real-time embedded object detection in video", arXiv preprint arXiv:1709.05943, 2017. [DOI:10.15353/vsnl.v3i1.171]
32. [32] Graves, A.J.a.p.a., "Generating sequences with recurrent neural networks", arXiv preprint arXiv:1308.0850, 2013.
ارسال پیام به نویسنده مسئول


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Jafari A, Hosseininaveh A, Mahmoodian M. 3D Pedestrian Trajectory Prediction using Deep Learning from Kinect Data. jgit 2025; 13 (1) :1-17
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-918-fa.html

جعفری اکبر، حسینی نوه علی، محمودیان مجتبی. پیش بینی موقعیت سه بعدی عابر پیاده با استفاده از یادگیری عمیق از روی داده های کینکت. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1404; 13 (1) :1-17

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-918-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 1 - ( 3-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.2 seconds with 36 queries by YEKTAWEB 4725