Littérature scientifique sur le sujet « PEDESTRIAN DIRECTION »
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Articles de revues sur le sujet "PEDESTRIAN DIRECTION"
Lu, Lili, Gang Ren, Wei Wang, Chen Yu et Chenzi Ding. « Exploring the Effects of Different Walking Strategies on Bi-Directional Pedestrian Flow ». Discrete Dynamics in Nature and Society 2013 (2013) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2013/150513.
Texte intégralZhu, Nuo, Bin Jia et Chun Fu Shao. « Pedestrian Evacuation Based on a Dynamic Parameters Model ». Applied Mechanics and Materials 97-98 (septembre 2011) : 956–59. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.97-98.956.
Texte intégralZhao, Rongyong, Ping Jia, Chuanfeng Han, Yan Wang, Cuiling Li et Zhishu Zhang. « Analysis of dynamic model based on pedestrian’s abnormal posture ». MATEC Web of Conferences 355 (2022) : 03010. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/202235503010.
Texte intégralHajari, Kamal Omprakash, Ujwalla Gawande et Yogesh Golhar. « Robust Pedestrian Detection and Path Prediction using Improved YOLOv5 ». ELCVIA Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis 21, no 2 (13 septembre 2022) : 40–61. http://dx.doi.org/10.5565/rev/elcvia.1538.
Texte intégralWang, Weili, Jiayu Rong, Qinqin Fan, Jingjing Zhang, Xin Han et Beihua Cong. « Data-Driven Simulation of Pedestrian Movement with Artificial Neural Network ». Journal of Advanced Transportation 2021 (28 août 2021) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5580910.
Texte intégralKim, Kwangsoo, Yangho Kim et Sooyeong Kwak. « Vision Sensor Based Fuzzy System for Intelligent Vehicles ». Sensors 19, no 4 (19 février 2019) : 855. http://dx.doi.org/10.3390/s19040855.
Texte intégralFelcman, Jiří, et Petr Kubera. « A cellular automaton model for a pedestrian flow problem ». Mathematical Modelling of Natural Phenomena 16 (2021) : 11. http://dx.doi.org/10.1051/mmnp/2021002.
Texte intégralHu, Xiangmin, Tao Chen, Kaifeng Deng et Guanning Wang. « Effects of the direction and speed strategies on pedestrian dynamics ». Chaos : An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 32, no 6 (juin 2022) : 063140. http://dx.doi.org/10.1063/5.0091240.
Texte intégralAprilnico, Elven, et Martha Leni Siregar. « Pedestrian risk analysis at Jl. Raya Citayam – Jl. Boulevard Raya Grand Depok City intersection leg using pedestrian risk index ». MATEC Web of Conferences 276 (2019) : 03011. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201927603011.
Texte intégralGuo, Ning, Rui Jiang, SC Wong, Qing-Yi Hao, Shu-Qi Xue, Yao Xiao et Chao-Yun Wu. « Experimental study on mixed traffic flow of bicycles and pedestrians ». Collective Dynamics 5 (12 août 2020) : A108. http://dx.doi.org/10.17815/cd.2020.108.
Texte intégralThèses sur le sujet "PEDESTRIAN DIRECTION"
Shahabpoor, Erfan. « Dynamic interaction of walking humans with pedestrian structures in vertical direction experimentally based probabilistic modelling ». Thesis, University of Sheffield, 2014. http://etheses.whiterose.ac.uk/7241/.
Texte intégralSchroder, Catherine Jane. « Automated creation of pedestrian route descriptions ». Thesis, University of Edinburgh, 2013. http://hdl.handle.net/1842/7720.
Texte intégralJohansson, Anton. « Bi-directional flow in the Social Force Model ». Thesis, Karlstads universitet, Fakulteten för hälsa, natur- och teknikvetenskap (from 2013), 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kau:diva-43274.
Texte intégralShatu, Farjana M. « Built environment impact on pedestrian route choice behaviour : Shortest vs. least directional change routes ». Thesis, Queensland University of Technology, 2019. https://eprints.qut.edu.au/126392/1/Farjana_Shatu_Thesis.pdf.
Texte intégralShimizu, Hiroaki, et Tomaso Poggio. « Direction Estimation of Pedestrian from Images ». 2003. http://hdl.handle.net/1721.1/30397.
Texte intégralRaman, Rahul. « Pedestrian Walk Direction Estimation for Smart Surveillance ». Thesis, 2019. http://ethesis.nitrkl.ac.in/10071/1/2019_PhD_RRaman_513CS1040_Pedestrian.pdf.
Texte intégral趙, 光哲, et Guangzhe Zhao. « Estimation of Pedestrian Walking Direction for Driver Assistance System ». Thesis, 2012. http://hdl.handle.net/2237/17275.
Texte intégralLin, Chih-Chieh, et 林仕杰. « Design and Implementation of YOLO Deep Learning Network Based Pedestrian Collision Avoidance and Direction Detection Technology for Intelligent Self-propelled Vehicles ». Thesis, 2019. http://ndltd.ncl.edu.tw/cgi-bin/gs32/gsweb.cgi/login?o=dnclcdr&s=id=%22107NCHU5441090%22.&searchmode=basic.
Texte intégral國立中興大學
電機工程學系所
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In the past ten years, with the rapid development of the Internet and the maturity of hardware technology, artificial intelligence and big data analysis have become the key targets of high-tech in the future. The deep learning network can continuously learn and fix the weight of the data, and it allows the robot to perform high-complexity tasks, which are the goal of current research efforts. For intelligent self-propelled vehicles, the development of pedestrian direction detection technology is an important issue. Pedestrian direction information can avoid collision between intelligent self-propelled vehicles and crowds. By real-time object detection under the premise of big data, the deep learning can achieve higher accuracy and generalization ability more than the traditional methods. Compared with other neural networks, the YOLO based network model can obtain the effective results of object detection and object recognition in one test, and it has the advantages of high accuracy and fast operation. Besides, the YOLO model is also a one-stage classifier. In this thesis, a YOLO-PD network model is proposed by the characteristics of pedestrians. Based on the YOLOv2 algorithm and architecture improvement, this model trains a classifier that can identify six pedestrian directions, including front, left front, right front, left, right, and back. We collect several existing public pedestrian database and field samples, and define sample screening conditions to establish the pedestrian databases. The implementation process is divided into the training and testing phases. In the training phase, by using the graphics card on the personal computer, the features are extracted through the neural network, and trained by the stochastic gradient method until the loss function is converged. In the testing phase, pedestrian images were taken with a webcam with the resolution of 1920 x 1080 pixels, and the performance of YOLO-PD network model was tested on an embedded platform. The experimental results show that the YOLO-PD network model can achieve 65.52% mAP with the real-time operations by 29.80 FPS on the Xavier embedded platform. Compared with the original YOLOv1 network model, the operational speed of the proposed design is more than twice, and the mAP is also increased more than 15.86%. In addition, compared with the well-designed YOLOv2 network model, the mAP of the proposed design is slightly reduced by 0.72%, but the FPS performance can be increased by 1.45 times.
Dutta, Sankha Baran. « GPU Accelerated Nature Inspired Methods for Modelling Large Scale Bi-Directional Pedestrian Movement ». 2014. http://hdl.handle.net/1993/23597.
Texte intégralLivres sur le sujet "PEDESTRIAN DIRECTION"
Bachmann, Hugo, et Walter Ammann. Vibrations in Structures. Zurich, Switzerland : International Association for Bridge and Structural Engineering (IABSE), 1987. http://dx.doi.org/10.2749/sed003e.
Texte intégralA step in the right direction : Assessing the London Red Routes from a pedestrian point of view. London : Pedestrians Association, 1993.
Trouver le texte intégralBritain, Great. The Pelican" Pedestrian Crossings Regulations and General Directions 1987 (Statutory Instruments : 1987 : 16). Stationery Office Books, 1987.
Trouver le texte intégralBritain, Great. The Pelican and Puffin Pedestrian Crossings General (Amendment) Directions 1998 (Statutory Instruments : 1998 : 901). Stationery Office Books, 1998.
Trouver le texte intégralThe Zebra, Pelican and Puffin Pedestrian Crossings Regulations and General Directions (Statutory Instruments : 1997 : 2400). Stationery Office Books, 1997.
Trouver le texte intégralComfort, Kelly, et Marylaura Papalas. New Directions in Flânerie : Global Perspectives for the Twenty-First Century. Taylor & Francis Group, 2021.
Trouver le texte intégralNew Directions in Flânerie : Global Perspectives for the Twenty-First Century. Taylor & Francis Group, 2021.
Trouver le texte intégralComfort, Kelly, et Marylaura Papalas. New Directions in Flânerie : Global Perspectives for the Twenty-First Century. Routledge, 2021.
Trouver le texte intégralComfort, Kelly, et Marylaura Papalas. New Directions in Flânerie : Global Perspectives for the Twenty-First Century. Taylor & Francis Group, 2021.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "PEDESTRIAN DIRECTION"
Dominguez-Sanchez, Alex, Sergio Orts-Escolano et Miguel Cazorla. « Recognizing Pedestrian Direction Using Convolutional Neural Networks ». Dans Advances in Computational Intelligence, 235–45. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-59147-6_21.
Texte intégralLv, Jiaqi, Zhenyu Na, Xin Liu, Tingting Yao et Zhian Deng. « Outlier Filtering Algorithm for Indoor Pedestrian Walking Direction Estimation ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 2421–28. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-6571-2_295.
Texte intégralZhu, Wei, et Harry Timmermans. « Bounded Rationality Choice Model Incorporating Attribute Threshold, Mental Effort, and Risk Attitude : Illustration to Pedestrian Walking Direction Choice Decision in Shopping Streets ». Dans Pedestrian and Evacuation Dynamics 2008, 425–37. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-04504-2_36.
Texte intégralLu, Shunbao, Zhongliang Deng, Chen Xue, Yeqing Fang, Ruoyu Zheng et Hui Zeng. « A Pedestrian Movement Direction Recognition Method Based on Inertial Sensors ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 781–88. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46632-2_67.
Texte intégralHu, Zhichao, Gabrielle Halberg, Carolynn R. Jimenez et Marilyn A. Walker. « Entrainment in Pedestrian Direction Giving : How Many Kinds of Entrainment ? » Dans Signals and Communication Technology, 151–64. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-21834-2_14.
Texte intégralChraibi, Mohcine, Martina Freialdenhoven, Andreas Schadschneider et Armin Seyfried. « Modeling the Desired Direction in a Force-Based Model for Pedestrian Dynamics ». Dans Traffic and Granular Flow '11, 263–75. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-39669-4_25.
Texte intégralSantoshi, G., et S. R. Mishra. « Pedestrian with Direction Detection Using the Combination of Decision Tree Learning and SVM ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 249–55. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-13728-5_28.
Texte intégralTubino, Federica. « Probabilistic Analysis of Human-Structure Interaction in the Vertical Direction for Pedestrian Bridges ». Dans Conference Proceedings of the Society for Experimental Mechanics Series, 117–19. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-54777-0_15.
Texte intégralTachikawa, Yuji. « Conclusions and Further Directions ». Dans N=2 Supersymmetric Dynamics for Pedestrians, 201–5. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-08822-8_13.
Texte intégralEledeisy, Mohamed. « Inclusive Neighborhoods in a Healthy City : Walkability Assessment and Guidance in Rome ». Dans The Urban Book Series, 959–67. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-29515-7_85.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "PEDESTRIAN DIRECTION"
Larabi, S., et A. Bensebaa. « Pedestrian walking direction from video ». Dans 8th International Conference on Imaging for Crime Detection and Prevention (ICDP 2017). Institution of Engineering and Technology, 2017. http://dx.doi.org/10.1049/ic.2017.0045.
Texte intégralLarabi, Slimane, et Amina Bensebaa. « Estimation of pedestrian walking direction from video ». Dans 2017 International Conference on Mathematics and Information Technology (ICMIT). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/mathit.2017.8259689.
Texte intégralAyub, Shahid, Behzad Momahed Heravi, Alireza Bahraminasab et Bahram Honary. « Pedestrian Direction of Movement Determination Using Smartphone ». Dans 2012 6th International Conference on Next Generation Mobile Applications, Services and Technologies (NGMAST). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/ngmast.2012.36.
Texte intégralMao, Lina, et Linyan Tang. « Pedestrian Detection Based on Gradient Direction Histogram ». Dans 2022 IEEE Asia-Pacific Conference on Image Processing, Electronics and Computers (IPEC). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ipec54454.2022.9777626.
Texte intégralHe, Bate, et Eisuke Kita. « Pedestrian Walking Direction Prediction Using Generative Adversarial Networks ». Dans 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/smc42975.2020.9283115.
Texte intégralS, Sukesh Babu V., et Rahul Raman. « Pedestrian Direction Estimation : An Approach via Perspective Distortion Patterns ». Dans 2023 4th International Conference on Innovative Trends in Information Technology (ICITIIT). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icitiit57246.2023.10068588.
Texte intégralHoshi, Hisashi, Masahiro Fujii, Atsushi Ito, Yu Watanabe et Hiroyuki Hatano. « A Study on Direction Estimation for Pedestrian Dead Reckoning ». Dans 2014 Second International Symposium on Computing and Networking (CANDAR). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/candar.2014.68.
Texte intégralManos, Adi, Itzik Klein et Tamir Hazan. « Gravity Direction Estimation and Heading Determination for Pedestrian Navigation ». Dans 2018 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/ipin.2018.8533689.
Texte intégralItoh, Makoto, Toshiyuki Inagaki et Hiroto Tanaka. « Haptic steering direction guidance for pedestrian-vehicle collision avoidance ». Dans 2012 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics - SMC. IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/icsmc.2012.6378305.
Texte intégralKolcu, Cihangir, et Bulent Bolat. « Yayaların yürüyüş rotalarının belirlenmesi detection of walking direction for pedestrian ». Dans 2018 Electric Electronics, Computer Science, Biomedical Engineerings' Meeting (EBBT). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/ebbt.2018.8391426.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "PEDESTRIAN DIRECTION"
Simizu, Hiroaki, et Tomaso Poggio. Direction Estimation of Pedestrian from Images. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, août 2003. http://dx.doi.org/10.21236/ada459729.
Texte intégralKulhandjian, Hovannes. AI-based Pedestrian Detection and Avoidance at Night using an IR Camera, Radar, and a Video Camera. Mineta Transportation Institute, novembre 2022. http://dx.doi.org/10.31979/mti.2022.2127.
Texte intégralMartinez, Kimberly D., et Gaojian Huang. Exploring the Effects of Meaningful Tactile Display on Perception and Preference in Automated Vehicles. Mineta Transportation Institute, octobre 2022. http://dx.doi.org/10.31979/mti.2022.2164.
Texte intégral