論文の概要: When, Where, and What? An Novel Benchmark for Accident Anticipation and Localization with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16277v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 08:29:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 18:06:10.922763
• Title: When, Where, and What? An Novel Benchmark for Accident Anticipation and Localization with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる事故予知と局所化のための新しいベンチマーク
• Authors: Haicheng Liao, Yongkang Li, Chengyue Wang, Yanchen Guan, KaHou Tam, Chunlin Tian, Li Li, Chengzhong Xu, Zhenning Li,
• Abstract要約: 本研究では,複数の次元にわたる予測能力を高めるために,LLM(Large Language Models)を統合した新しいフレームワークを提案する。 複雑な運転シーンにおけるリスクの高い要素の優先順位を動的に調整する,革新的なチェーンベースアテンション機構を開発した。 DAD, CCD, A3Dデータセットの実証的検証は平均精度(AP)と平均時間到達精度(mTTA)において優れた性能を示す
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.090582912396467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As autonomous driving systems increasingly become part of daily transportation, the ability to accurately anticipate and mitigate potential traffic accidents is paramount. Traditional accident anticipation models primarily utilizing dashcam videos are adept at predicting when an accident may occur but fall short in localizing the incident and identifying involved entities. Addressing this gap, this study introduces a novel framework that integrates Large Language Models (LLMs) to enhance predictive capabilities across multiple dimensions--what, when, and where accidents might occur. We develop an innovative chain-based attention mechanism that dynamically adjusts to prioritize high-risk elements within complex driving scenes. This mechanism is complemented by a three-stage model that processes outputs from smaller models into detailed multimodal inputs for LLMs, thus enabling a more nuanced understanding of traffic dynamics. Empirical validation on the DAD, CCD, and A3D datasets demonstrates superior performance in Average Precision (AP) and Mean Time-To-Accident (mTTA), establishing new benchmarks for accident prediction technology. Our approach not only advances the technological framework for autonomous driving safety but also enhances human-AI interaction, making predictive insights generated by autonomous systems more intuitive and actionable.
• Abstract（参考訳）: 自動運転システムが日々の交通機関の一部になるにつれて、潜在的な交通事故を正確に予測し軽減する能力が最重要である。 従来の事故予測モデルは、主にダッシュカムビデオを利用して、事故の発生時期を予測できるが、事故のローカライズや関連するエンティティの特定には不十分である。 このギャップに対処するため,大規模言語モデル(LLM)を統合した新しいフレームワークを導入する。 複雑な運転シーンにおけるリスクの高い要素の優先順位を動的に調整する,革新的なチェーンベースアテンション機構を開発した。 このメカニズムは、3段階のモデルで補完され、より小さなモデルからの出力をLSMの詳細なマルチモーダル入力に処理することで、トラフィックのダイナミクスをより微妙に理解することができる。 DAD、CCD、A3Dデータセットに対する実証検証は、平均精度(AP)と平均時間到達精度(mTTA)において優れた性能を示し、事故予測技術の新たなベンチマークを確立する。 我々のアプローチは、自動運転安全のための技術枠組みを前進させるだけでなく、人間とAIの相互作用を強化し、自律システムによって生成された予測的洞察をより直感的で実用的なものにします。

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