초록
인간 행동 인식은 자율 시스템이 인간과 동일한 공간을 직접 공유하기 때문에 핵심적인 도전 과제입니다. 시스템은 실시간으로 인간의 행동을 인식하고 평가할 수 있어야 합니다. 이러한 데이터 기반 알고리즘을 훈련시키기 위해서는 대규모의 주석화된 훈련 데이터가 필요합니다. 우리는 표준 단일 카메라 센서를 사용하여 인간을 감지하고, 그들의 자세를 추정하며, 시간에 따라 추적하고, 실시간으로 행동을 인식하는 파이프라인을 구현했습니다. 행동 인식을 위해, 우리는 인간의 자세를 컴퓨터 비전 커뮤니티에서 표준적으로 사용되는 방법으로 분류할 수 있는 새로운 데이터 형식인 인코딩된 인간 자세 이미지 (Encoded Human Pose Image, EHPI)로 변환합니다. 이 간단한 절차를 통해 우리는 자세 기반 행동 감지에서 경쟁력 있는 최신 성능을 달성하였으며, 실시간 성능을 보장할 수 있습니다. 또한, 우리는 시뮬레이션 데이터를 사용하여 이러한 시스템이 어떻게 인간의 행동을 인식하도록 훈련될 수 있는지를 보여주는 자율 주행 차량 관련 사례를 제시합니다.