論文の概要: Driver Assistance System Based on Multimodal Data Hazard Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03005v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 09:02:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:28:19.923788
• Title: Driver Assistance System Based on Multimodal Data Hazard Detection
• Title（参考訳）: マルチモーダルデータハザード検出に基づくドライバ支援システム
• Authors: Long Zhouxiang, Ovanes Petrosian,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル運転支援システムを提案する。 道路状況映像、ドライバーの顔映像、音声データを統合して、インシデント認識の精度を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Autonomous driving technology has advanced significantly, yet detecting driving anomalies remains a major challenge due to the long-tailed distribution of driving events. Existing methods primarily rely on single-modal road condition video data, which limits their ability to capture rare and unpredictable driving incidents. This paper proposes a multimodal driver assistance detection system that integrates road condition video, driver facial video, and audio data to enhance incident recognition accuracy. Our model employs an attention-based intermediate fusion strategy, enabling end-to-end learning without separate feature extraction. To support this approach, we develop a new three-modality dataset using a driving simulator. Experimental results demonstrate that our method effectively captures cross-modal correlations, reducing misjudgments and improving driving safety.
• Abstract（参考訳）: 自動運転技術は大幅に進歩しているが、運転イベントの長期分布のため、運転異常を検出することは大きな課題である。 既存の手法は主に単一モードの道路条件のビデオデータに依存しており、これは稀で予測不可能な運転事故を捉える能力を制限している。 本稿では,道路状況映像,運転者顔映像,音声データを統合して事故認識精度を高めるマルチモーダル運転支援システムを提案する。 我々のモデルは注意に基づく中間融合戦略を採用し、特徴抽出を別途行わずにエンドツーエンドの学習を可能にする。 このアプローチを支援するために,運転シミュレータを用いた新しい3モーダリティデータセットを開発した。 実験結果から,本手法はモーダル間相関を効果的に把握し,誤判定を低減し,運転安全性を向上することが示された。

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