論文の概要: AccidentGPT: Large Multi-Modal Foundation Model for Traffic Accident Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03040v1
• Date: Fri, 5 Jan 2024 19:33:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 20:46:09.335800
• Title: AccidentGPT: Large Multi-Modal Foundation Model for Traffic Accident Analysis
• Title（参考訳）: accidentgpt: 交通事故解析のための大規模マルチモーダル基礎モデル
• Authors: Kebin Wu and Wenbin Li and Xiaofei Xiao
• Abstract要約: AccidentGPTは交通事故解析の基礎モデルである。 マルチモーダルな入力データを組み込んで、動的詳細で事故処理ビデオを自動的に再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8763079966791523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic accident analysis is pivotal for enhancing public safety and developing road regulations. Traditional approaches, although widely used, are often constrained by manual analysis processes, subjective decisions, uni-modal outputs, as well as privacy issues related to sensitive data. This paper introduces the idea of AccidentGPT, a foundation model of traffic accident analysis, which incorporates multi-modal input data to automatically reconstruct the accident process video with dynamics details, and furthermore provide multi-task analysis with multi-modal outputs. The design of the AccidentGPT is empowered with a multi-modality prompt with feedback for task-oriented adaptability, a hybrid training schema to leverage labelled and unlabelled data, and a edge-cloud split configuration for data privacy. To fully realize the functionalities of this model, we proposes several research opportunities. This paper serves as the stepping stone to fill the gaps in traditional approaches of traffic accident analysis and attract the research community attention for automatic, objective, and privacy-preserving traffic accident analysis.
• Abstract（参考訳）: 交通事故分析は公共の安全と道路規制の整備に不可欠である。 従来のアプローチは広く使われているが、しばしば手動の分析プロセス、主観的決定、一様出力、および機密データに関連するプライバシーの問題によって制約される。 本稿では、交通事故解析の基礎モデルであるAccidentGPTのアイデアを紹介し、マルチモーダル入力データを組み込んで、動的詳細で事故処理映像を自動再構成し、さらにマルチモーダル出力によるマルチタスク解析を提供する。 AccidentGPTの設計には、タスク指向の適応性に対するフィードバックと、ラベル付きおよび遅延のないデータを活用するハイブリッドトレーニングスキーマ、データプライバシのためのエッジクラウド分割構成を備えたマルチモーダルプロンプトが付与されている。 本モデルの機能を完全に実現するために,いくつかの研究機会を提案する。 本論文は,交通事故分析における従来のアプローチのギャップを埋めるための足場となり,事故の自動的・客観的・プライバシー保全的事故分析に研究コミュニティの注目を惹きつける。

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