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利用机器学习算法预判行人动作 提升自动驾驶安全性

据外媒报道,Perceptive Automata宣称,其计算机视觉系统可仔细观察行人,能够解读人类的肢体语言(动作),对行人的行为进行预判。该公司利用人类培训师(human trainers)为其车载系统提供辅助,帮助其识别车辆等等目标物图像,然后再创建机器学习算法。人类培训师可分析行人的影像视频,而公司则提供更多的图片,并通过操控提升目标物识别的难度。

Perceptive还会向培训师提问,如:“行人是否希望过马路?”或“若您是那位骑行者,是否会阻止车辆的通过?”

当图片易混淆(obscured)时,人类培训师会费力地对影像中行人的肢体语言进行判断,而Perceptive则可追踪人类培训师的眼部活动及犹豫的时间,用于机器学习算法的研发。给出的图片中,通常难以看清行人的头部方向,人类培训师不得不根据其肢体动作,进行预判,思考行人的目的。该情况表明,人类头部在图像识别中及路人行为预判中所起到的作用。

据该公司透露,通过采用类似的线索,公司对行人的意识及意图进行量化,这在提升自动驾驶系统对行人行为预判中将发挥重要作用。

Perceptive Automata向Wired透露,目前该公司已与车企开展合作,计划为该技术申请许可。

作者:李文龙

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