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    Titel :

    LEARNING TO FORECAST PEDESTRIAN INTENTION FROM POSE DYNAMICS


    Beteiligte:
    Ghori, Omair (Autor:in) / Mackowiak, Radek (Autor:in) / Bautista, Miguel (Autor:in) / Beuter, Niklas (Autor:in) / Drumond, Lucas (Autor:in) / Diego, Ferran (Autor:in) / Ommer, Björn (Autor:in)

    Kongress:

    IEEE intelligent vehicles symposium



    Erscheinungsdatum :

    01.01.2018


    Format / Umfang :

    8 pages


    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch



    Learning to Forecast Pedestrian Intention from Pose Dynamics

    Ghori, Omair / Mackowiak, Radek / Bautista, Miguel et al. | IEEE | 2018


    Pedestrian Crossing Intention Prediction at Red-Light Using Pose Estimation

    Zhang, Shile / Abdel-Aty, Mohamed / Wu, Yina et al. | IEEE | 2022



    Pedestrian Path, Pose and Intention Prediction through Gaussian Process Dynamical Models and Pedestrian Activity Recognition

    Quintero, Raul / Parra, Ignacio / Llorca, David Fernandez et al. | ArXiv | 2020

    Freier Zugriff

    Pedestrian Path, Pose, and Intention Prediction Through Gaussian Process Dynamical Models and Pedestrian Activity Recognition

    Quintero Minguez, Raul / Parra Alonso, Ignacio / Fernandez-Llorca, David et al. | IEEE | 2019