Deep learning models to detect pedestrian and intent estimation for autonomous vehicles
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Date
2021Advisor
Garcia-Bedoya, Olmer
Hashtag(s)
#DeepLearningModelsToDetectPedestrianAndIntentEstimationForAutonomousVehiclesMetadata
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Abstract
Según la organización mundial de la salud 1,3 millones de personas mueren en carreteras alrededor del mundo esto sin contar las personas que tienen traumatismos graves. Esto incentivo a enfocarnos en esta área trabajo por medio de la inteligencia artificial ya que permite desarrollar soluciones para estos problemas de manera efectiva. Por medio de aprendizaje profundo se logro generar una buena clasificación de algunas de las intenciones de los peatones permitiendo predecir los comportamientos.
Summary in foreign language
According to the world health organization, 1.3 million people die on roads around the world, not counting people who have serious injuries. The article focus on computer vision and artificial intelligence to develop solutions for these problems effectively. Through deep learning, it was possible to generate a good classification of pedestrians' intentions, allowing us to predict behaviors.
Palabras clave
Inteligencia Artificial; Deep learning; Redes Neuronales; LSTM; OpenCV; JAAD 2.0; Transferencia de conocimiento; CRISP DM; YoloV4; KerasCollections
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