論文の概要: Multimodal Large Language Models for Enhanced Traffic Safety: A Comprehensive Review and Future Trends
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16134v1
- Date: Mon, 21 Apr 2025 18:48:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.859892
- Title: Multimodal Large Language Models for Enhanced Traffic Safety: A Comprehensive Review and Future Trends
- Title（参考訳）: 交通安全向上のための多モーダル大規模言語モデル : 概観と今後の展望
- Authors: Mohammad Abu Tami, Mohammed Elhenawy, Huthaifa I. Ashqar,
- Abstract要約: 従来のアドバンストドライバー支援システムは、しばしば動的な現実のシナリオで苦労する。
本稿では,これらの制約に対処する上で,MLLM(Multimodal Large Language Models)の変換可能性について概説する。
MLLMを次世代の交通安全システムの基礎として位置づけることで、この分野に革命をもたらす可能性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.233512464561313
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traffic safety remains a critical global challenge, with traditional Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS) often struggling in dynamic real-world scenarios due to fragmented sensor processing and susceptibility to adversarial conditions. This paper reviews the transformative potential of Multimodal Large Language Models (MLLMs) in addressing these limitations by integrating cross-modal data such as visual, spatial, and environmental inputs to enable holistic scene understanding. Through a comprehensive analysis of MLLM-based approaches, we highlight their capabilities in enhancing perception, decision-making, and adversarial robustness, while also examining the role of key datasets (e.g., KITTI, DRAMA, ML4RoadSafety) in advancing research. Furthermore, we outline future directions, including real-time edge deployment, causality-driven reasoning, and human-AI collaboration. By positioning MLLMs as a cornerstone for next-generation traffic safety systems, this review underscores their potential to revolutionize the field, offering scalable, context-aware solutions that proactively mitigate risks and improve overall road safety.
- Abstract（参考訳）: 従来のAdvanced Driver-Assistance Systems (ADAS) は、センサーの断片化と敵の状況への感受性のために、しばしば動的な現実のシナリオに苦しむ。
本稿では、視覚的、空間的、環境的な入力などの相互モーダルデータを統合して、全体論的シーン理解を可能にすることで、これらの制約に対処するマルチモーダル言語モデル(MLLM)の変換可能性についてレビューする。
MLLMに基づくアプローチの包括的分析を通じて、認識、意思決定、敵の堅牢性を高める能力を強調し、研究を進める上で重要なデータセット(例えば、KITTI、DRAMA、ML4RoadSafety)の役割についても検討する。
さらに、リアルタイムエッジデプロイメント、因果推論、人間とAIのコラボレーションなど、今後の方向性についても概説する。
MLLMを次世代の交通安全システムの基礎として位置づけることで、この分野に革命をもたらす可能性を明らかにし、リスクを積極的に軽減し、道路全体の安全を改善するスケーラブルでコンテキスト対応のソリューションを提供する。
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