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交通事故场景下的驾驶员注意力预测( DADA: Driver Attention Prediction in Driving Accident Scenarios )
J Fang D Yan J Qiao J Xue H Yu
驾驶员注意力预测是类人驾驶系统中的一个重要研究课题。本文尝试在驾驶事故场景中预测驾驶员的注意力(DADA)。然而，由于交通场景的动态性、事故种类的复杂性和不平衡性，挑战随之而来。本文设计了一个语义上下文诱导的注意力融合网络（SCAFNet）。首先将RGB视频帧分割成具有不同语义区域的图像（即语义图像），每个区域表示场景的一个语义类别（如道路、树木等），并在两条并行路径上同时学习RGB帧和语义图像的时空特征。然后，通过注意力融合网络对学习到的特征进行融合，发现语义诱导的场景变化在驾驶员注意力预测中的作用。贡献是三倍。1）在语义图像上引入语义上下文特征，通过图卷积网络(GCN)对语义上下文特征进行建模，验证了语义上下文特征对驾驶员注意力预测的显著促进作用；（2）将语义图像的语义上下文特征和RGB帧的特征以注意力策略进行融合，融合后的细节通过卷积LSTM模块进行帧间传递，得到每个视频帧的注意力图，并考虑到驾驶环境下历史场景的变化；（3）在我们收集的数据集（DADA-2000）和其他两个具有挑战性的数据集上，用最新的方法评估了该方法的优越性。
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