Estimating pedestrian intentions from trajectory data

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F19%3A10404227" target="_blank" >RIV/00216208:11320/19:10404227 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21730/19:00340402

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1109/ICCP48234.2019.8959707" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/ICCP48234.2019.8959707</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICCP48234.2019.8959707" target="_blank" >10.1109/ICCP48234.2019.8959707</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Estimating pedestrian intentions from trajectory data

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, several machine learning methods are used to train classifiers capable of estimating the intention of a pedestrian to cross a zebra crossing. Their results are compared to a Bayesian network-an approach commonly used in autonomous driving. The data used for the estimation contain only position and heading of the pedestrians.

Název v anglickém jazyce

Estimating pedestrian intentions from trajectory data

Popis výsledku anglicky

In this paper, several machine learning methods are used to train classifiers capable of estimating the intention of a pedestrian to cross a zebra crossing. Their results are compared to a Bayesian network-an approach commonly used in autonomous driving. The data used for the estimation contain only position and heading of the pedestrians.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2019 IEEE 15th International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP)

ISBN

978-1-72814-914-1

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

19-25

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Cluj-Napoca, Romania

Místo konání akce

Cluj-Napoca, Romania

Datum konání akce

5. 9. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—