論文の概要: Multimodal Crash Likelihood Prediction: A Complexity-Infused Approach Integrating Semantic, Contextual, and Driving Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17886v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 21:16:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:27:49.595525
• Title: Multimodal Crash Likelihood Prediction: A Complexity-Infused Approach Integrating Semantic, Contextual, and Driving Features
• Title（参考訳）: マルチモーダル衝突予測:意味的・文脈的・駆動的特徴を統合した複雑融合アプローチ
• Authors: Meng Wang, Zach Noonan, Pnina Gershon, Shannon C. Roberts,
• Abstract要約: 本稿では,道路の複雑化機能と衝突予測機能を統合した2段階のフレームワークを提案する。 最初の段階では、エンコーダがこれらの特徴から隠れたコンテキスト情報を抽出し、複雑さを注入した特徴を生成する。 第2段階では、原型と複雑性に富んだ両方の特徴を用いて衝突確率を予測し、精度は87.98%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.812592369599622
• License:
• Abstract: Predicting crash likelihood in complex driving environments is essential for improving traffic safety and advancing autonomous driving. Previous studies have used statistical models and deep learning to predict crashes based on semantic, contextual, or driving features, but none have examined the combined influence of these factors, termed roadway complexity in this study. This paper introduces a two-stage framework that integrates roadway complexity features for crash prediction. In the first stage, an encoder extracts hidden contextual information from these features, generating complexity-infused features. The second stage uses both original and complexity-infused features to predict crash likelihood, achieving an accuracy of 87.98% with original features alone and 90.15% with the added complexity-infused features. Ablation studies confirm that a combination of semantic, driving, and contextual features yields the best results, which emphasize their role in capturing roadway complexity. Additionally, complexity index annotations generated by Large Language Models outperform those by Amazon Mechanical Turk, highlighting the potential of automated tools for accurate, scalable crash prediction systems.
• Abstract（参考訳）: 複雑な運転環境における事故確率の予測は、交通安全の改善と自動運転の推進に不可欠である。 従来の研究では、意味、文脈、運転の特徴に基づく衝突を予測するために統計モデルやディープラーニングが用いられてきたが、この研究では道路の複雑さと呼ばれるこれらの要因の複合的な影響について検討することはなかった。 本稿では,道路の複雑化機能と衝突予測機能を統合した2段階のフレームワークを提案する。 最初の段階では、エンコーダがこれらの特徴から隠れたコンテキスト情報を抽出し、複雑さを注入した特徴を生成する。 第2段階では、オリジナルの特徴と複雑性を注入した特徴の両方を用いてクラッシュ確率を予測し、元の特徴だけで87.98%、さらに複雑さを注入した特徴を90.15%の精度で達成した。 アブレーション研究は、セマンティック、ドライビング、文脈的特徴の組み合わせが最良の結果をもたらすことを確認し、道路の複雑さを捉える上での彼らの役割を強調した。 さらに、Large Language Modelsによって生成された複雑性インデックスアノテーションは、Amazon Mechanical Turkよりも優れており、正確でスケーラブルなクラッシュ予測システムのための自動化ツールの可能性を強調している。

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