行人意图预测中的特征重要性：一种上下文感知的审视

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-11T00:00:00Z

本文介绍了 PIP-Net 框架，用于预测自动驾驶汽车在现实城市场景中行人过马路意图。该模型利用运动数据和驾驶场景的空间特征，采用基于循环和时间注意力的解决方案，优于当前最先进的模型。该模型能够提前4秒准确预测行人过马路意图，是当前行人意图预测研究的突破。同时，首次提出了 Urban-PIP 数据集，包含多相机注释。