論文の概要: Visual Abductive Reasoning Meets Driving Hazard Prediction: Problem Formulation and Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04671v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 02:31:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 16:59:40.568580
• Title: Visual Abductive Reasoning Meets Driving Hazard Prediction: Problem Formulation and Dataset
• Title（参考訳）: Visual Abductive Reasoning: 運転障害予測:問題定式化とデータセット
• Authors: Korawat Charoenpitaks, Van-Quang Nguyen, Masanori Suganuma, Masahiro Takahashi, Ryoma Niihara, Takayuki Okatani
• Abstract要約: 本稿では,車載ダッシュカムが捉えた単一入力画像を用いて,差し迫った事故を予測するためのタスクとして定式化する。 この問題は、不確実な観測に基づいて将来の出来事を予測し、推論する必要がある。 この調査対象領域の研究を可能にするために、DHPRデータセットと呼ばれる新しいデータセットが作成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.375316791687073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of predicting hazards that drivers may encounter while driving a car. We formulate it as a task of anticipating impending accidents using a single input image captured by car dashcams. Unlike existing approaches to driving hazard prediction that rely on computational simulations or anomaly detection from videos, this study focuses on high-level inference from static images. The problem needs predicting and reasoning about future events based on uncertain observations, which falls under visual abductive reasoning. To enable research in this understudied area, a new dataset named the DHPR (Driving Hazard Prediction and Reasoning) dataset is created. The dataset consists of 15K dashcam images of street scenes, and each image is associated with a tuple containing car speed, a hypothesized hazard description, and visual entities present in the scene. These are annotated by human annotators, who identify risky scenes and provide descriptions of potential accidents that could occur a few seconds later. We present several baseline methods and evaluate their performance on our dataset, identifying remaining issues and discussing future directions. This study contributes to the field by introducing a novel problem formulation and dataset, enabling researchers to explore the potential of multi-modal AI for driving hazard prediction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,運転中に運転者が遭遇する危険を予知する問題に対処する。 車両ダッシュカムが捉えた単一入力画像を用いて,事故の予知作業として定式化する。 計算シミュレーションや映像からの異常検出に依存するハザード予測の既存手法とは異なり,本研究は静的画像からのハイレベルな推論に焦点を当てている。 この問題は、不確実な観測に基づいて将来の出来事を予測し、推論する必要がある。 この調査対象領域の研究を可能にするために、DHPR(Driving Hazard Prediction and Reasoning)データセットと呼ばれる新しいデータセットが作成されている。 データセットは、ストリートシーンの15Kダシュカム画像で構成され、各画像は、車速、仮説上の危険記述、シーンに存在する視覚的実体を含むタプルに関連付けられている。 これらのアノテーションは、危険シーンを特定し、数秒後に起こりうる潜在的な事故の説明を提供する人間のアノテーションによって注釈される。 我々は,いくつかのベースライン手法を提示し,データセット上での性能評価を行い,残る課題を特定し,今後の方向性について考察する。 本研究は,ハザード予測のためのマルチモーダルaiの可能性を探ることを可能にする,新しい問題定式化とデータセットを導入することで,この分野に寄与する。

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