基于行为意图的危险行人意图检测与识别
信息与通信工程学院
本项目提出一种车外行人意图倾向判决方法，利用深度学习与意图识别，基于动态视频流提取行人目标，构建学习模型，通过前后帧图像比对获取行人意图信息，并进行危险度估计，项目成果可用于辅助驾驶提示和自动驾驶决策，在智能网联汽车时代具有广阔的应用前景基于双目图像实现多目标检查、定位与跟踪，采用深度学习算法RNN实现行人意图预测和轨迹生成，并基于车辆行驶信息和行人预测估计进行危险度评估，为车辆行驶提供综合判据。
