Object-Level Attention Prediction for Drivers in the Information-Rich Traffic Environment

计算机科学 人工智能 认知 聚类分析 感知 可视化 机器学习 模式识别(心理学) 生物 神经科学
作者
Qingxiao Liu,Hui Yao,Chao Lu,H. Liu,Yangtian Yi,Huiyan Chen
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Electronics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:71 (6): 6396-6406
标识
DOI:10.1109/tie.2023.3294547
摘要

An object-level attention prediction framework for drivers in the urban environment with rich semantic and motion information is proposed in this article. The proposed framework is based on the visual working memory mechanism, which decomposes the perception process into three phases, external stimuli, cognitive constructing, and memory search. In the external stimuli phase, semantic and motion information of surrounding objects is obtained. In the cognitive constructing phase, the neighbor-based hierarchical clustering method is applied to extract both independent and dependent features of traffic participants and driving events. In the memory search phase, the heterogeneous motif graph neural network is utilized to construct visual memory layers and integrate multilevel features for attention reasoning. Finally, the feature embedding is fed into a multilayer perceptron to predict the object-level visual attention. Training and testing data are collected from crowded and dynamic traffic scenes. Experimental results show that the proposed framework can achieve a superior object-level prediction performance in the information-rich environments compared with the state-of-the-art methods. In addition, the proposed framework can reduce the time bias of visual attention effectively.
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