西南研究院（SwRI）是美國領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)創(chuàng)新者之一，已開發(fā)出一種運(yùn)動(dòng)預(yù)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)可增強(qiáng)自動(dòng)駕駛汽車的行人檢測能力和先進(jìn)的駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）。

在過去的十年中，美國道路上的行人死亡人數(shù)增加了50％以上，總督高速公路安全協(xié)會(huì)的最新分析估計(jì)，2019年行人死亡總數(shù)為6,590，比2018年增加了5％。最近發(fā)生的涉及自動(dòng)駕駛汽車的事故 還提高了對行人和其他移動(dòng)障礙物的檢測能力的呼吁。SwRI的新型計(jì)算機(jī)視覺工具使用新穎的深度學(xué)習(xí)算法，通過觀察實(shí)時(shí)生物力學(xué)運(yùn)動(dòng)來預(yù)測運(yùn)動(dòng)，而骨盆區(qū)域是變化的關(guān)鍵指標(biāo)。盡管以前的技術(shù)可以跟蹤和預(yù)測直線運(yùn)動(dòng)，但它們無法預(yù)測突然的變化。

運(yùn)動(dòng)預(yù)測通常使用“光流”算法來根據(jù)橫向運(yùn)動(dòng)預(yù)測方向和速度。光流是計(jì)算機(jī)視覺的一種，將算法與相機(jī)配對以跟蹤動(dòng)態(tài)對象。但是，當(dāng)人們朝意想不到的方向移動(dòng)時(shí)，光流的精度會(huì)降低。為了提高準(zhǔn)確性，SwRI研究團(tuán)隊(duì)將光流與其他深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了比較，包括時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）和長短期記憶（LSTM）。在測試了幾種配置之后，研究人員優(yōu)化了一種新型TCN，該TCN的性能優(yōu)于競爭算法，可在幾毫秒內(nèi)以很高的精度預(yù)測運(yùn)動(dòng)的突然變化。

時(shí)間設(shè)計(jì)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理視頻數(shù)據(jù)。SwRI的新穎方法可優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)層的擴(kuò)展，從而在更高級別上學(xué)習(xí)和預(yù)測趨勢。膨脹卷積是存儲(chǔ)和訪問視頻數(shù)據(jù)以進(jìn)行空間觀察的結(jié)構(gòu)。人們在行人和騎自行車的人附近駕駛時(shí)會(huì)汲取經(jīng)驗(yàn)和推理。SwRI的研究是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)做出反應(yīng)的第一步，就像人類駕駛員一樣。該研究小組利用了SwRI的無標(biāo)記運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)，該系統(tǒng)可自動(dòng)進(jìn)行體育科學(xué)中的生物力學(xué)分析。該系統(tǒng)使用相機(jī)視覺和感知算法，可提供有關(guān)運(yùn)動(dòng)學(xué)和關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)的深刻見解。



該項(xiàng)目的應(yīng)用程序名為“稀疏骨骼特征的運(yùn)動(dòng)預(yù)測”，包括ADAS增強(qiáng)功能，自動(dòng)車輛和制造機(jī)器人。該算法可與各種基于相機(jī)的系統(tǒng)一起使用，并且數(shù)據(jù)集也可用于SwRI客戶端。SwRI的數(shù)據(jù)科學(xué)家以協(xié)作的團(tuán)隊(duì)合作解決了多個(gè)行業(yè)的問題，他們嚴(yán)格的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法促成了交通事故自動(dòng)檢測的創(chuàng)新。

SwRI應(yīng)用感測部經(jīng)理Douglas Brooks博士說：“如果看到行人，我們可能會(huì)準(zhǔn)備放慢速度或改變行車線，以防有人過馬路。” “我們認(rèn)為這是理所當(dāng)然的，但是對于計(jì)算機(jī)而言，處理這一場景并預(yù)測情景非常復(fù)雜。”

負(fù)責(zé)內(nèi)部資助項(xiàng)目的高級SwRI研究分析師Samuel E Slocum補(bǔ)充說：“例如，如果行人向西走，系統(tǒng)可以預(yù)測該人是否會(huì)突然向南轉(zhuǎn)。隨著對自動(dòng)駕駛汽車的推動(dòng)加速，這項(xiàng)研究提供了一些重要的安全功能來幫助保護(hù)行人。”