Accurate detection and classification of vulnerable road users is a safety critical requirement for the deployment of autonomous vehicles in heterogeneous traffic. Although similar in physical appearance to pedestrians, e-scooter riders follow distinctly different characteristics of movement and can reach speeds of up to 45kmph. The challenge of detecting e-scooter riders is exacerbated in urban environments where the frequency of partial occlusion is increased as riders navigate between vehicles, traffic infrastructure and other road users. This can lead to the non-detection or mis-classification of e-scooter riders as pedestrians, providing inaccurate information for accident mitigation and path planning in autonomous vehicle applications. This research introduces a novel benchmark for partially occluded e-scooter rider detection to facilitate the objective characterization of detection models. A novel, occlusion-aware method of e-scooter rider detection is presented that achieves a 15.93% improvement in detection performance over the current state of the art.


翻译:对易受伤害的道路使用者进行准确的探测和分类是不同交通中部署自主车辆的一项安全关键要求。虽然电子摩托车驾驶员的外观与行人相类似,但电子摩托车驾驶员的行驶特点明显不同,速度可达45千米。在城市环境中,随着驾驶员在车辆、交通基础设施和其他道路使用者之间行驶,部分隔离的频率增加,在城市环境中,发现电子摩托车驾驶员的挑战更加严峻。这可能导致电子摩托车驾驶员作为行人不进行检测或错误分类,为自动车辆应用中的事故缓解和道路规划提供不准确的信息。这项研究为部分隐蔽的电子摩托车驾驶员检测引入了新的基准,以便利对探测模型进行客观的定性。介绍了一种新型的、隐蔽性、注意到电子摩托车驾驶员的探测方法,该方法比目前艺术状态的探测性提高了15.93%。

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