Privacy-preserving Platforms for Computation on Hybrid Clouds

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

高速かつ変則的に移動する物体の軌跡推定法

筑波大学 (University of Tsukuba)201

Video-based Pedestrian Intention Recognition and Path Prediction for Advanced Driver Assistance Systems

Fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme (FAS) spielen eine sehr wichtige Rolle in zukünftigen Fahrzeugen um die Sicherheit für den Fahrer, der Fahrgäste und ungeschützte Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger und Radfahrer zu erhöhen. Diese Art von Systemen versucht in begrenztem Rahmen, Zusammenstöße in gefährlichen Situationen mit einem unaufmerksamen Fahrer und Fußgänger durch das Auslösen einer automatischen Notbremsung zu vermeiden. Aufgrund der hohen Variabilität an Fußgängerbewegungsmustern werden bestehende Systeme in einer konservativen Art und Weise konzipiert, um durch eine Restriktion auf beherrschbare Umgebungen mögliche Fehlauslöseraten drastisch zu reduzieren, wie z.B. in Szenarien in denen Fußgänger plötzlich anhalten und dadurch die Situation deeskalieren. Um dieses Problem zu überwinden, stellt eine zuverlässige Fußgängerabsichtserkennung und Pfad\-vorhersage einen großen Wert dar. In dieser Arbeit wird die gesamte Ablaufkette eines Stereo-Video basierten Systems zur Intentionsschätzung und Pfadvorhersage von Fußgängern beschrieben, welches in einer späteren Funktionsentscheidung für eine automatische Notbremsung verwendet wird. Im ersten von drei Hauptbestandteilen wird ein Echtzeit-Verfahren vorgeschlagen, das in niedrig aufgelösten Bildern aus komplexen und hoch dynamischen Innerstadt-Szenarien versucht, die Köpfe von Fußgängern zu lokalisieren und deren Pose zu schätzen. Einzelbild-basierte Schätzungen werden aus den Wahrscheinlichkeitsausgaben von acht angelernten Kopfposen-spezifischen Detektoren abgeleitet, die im Bildbereich eines Fußgängerkandidaten angewendet werden. Weitere Robustheit in der Kopflokalisierung wird durch Hinzunahme von Stereo-Tiefeninformation erreicht. Darüber hinaus werden die Kopfpositionen und deren Pose über die Zeit durch die Implementierung eines Partikelfilters geglättet. Für die Intentionsschätzung von Fußgängern wird die Verwendung eines robusten und leistungsstarken Ansatzes des Maschinellen Lernens in unterschiedlichen Szenarien untersucht. Dieser Ansatz ist in der Lage, für Zeitreihen von Beobachtungen, die inneren Unterstrukturen einer bestimmten Absichtsklasse zu modellieren und zusätzlich die extrinsische Dynamik zwischen unterschiedlichen Absichtsklassen zu erfassen. Das Verfahren integriert bedeutsame extrahierte Merkmale aus der Fußgängerdynamik sowie Kontextinformationen mithilfe der menschlichen Kopfpose. Zum Schluss wird ein Verfahren zur Pfadvorhersage vorgestellt, welches die Prädiktionsschritte eines Filters für multiple Bewegungsmodelle für einen Zeithorizont von ungefähr einer Sekunde durch Einbeziehung der geschätzten Fußgängerabsichten steuert. Durch Hilfestellungen für den Filter das geeignete Bewegungsmodell zu wählen, kann der resultierende Pfadprädiktionsfehler um ein signifikantes Maß reduziert werden. Eine Vielzahl von Szenarien wird behandelt, einschließlich seitlich querender oder anhaltender Fußgänger oder Personen, die zunächst entlang des Bürgersteigs gehen aber dann plötzlich in Richtung der Fahrbahn einbiegen