論文の概要: SAVeD: A First-Person Social Media Video Dataset for ADAS-equipped vehicle Near-Miss and Crash Event Analyses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17724v1
• Date: Fri, 19 Dec 2025 15:58:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.472809
• Title: SAVeD: A First-Person Social Media Video Dataset for ADAS-equipped vehicle Near-Miss and Crash Event Analyses
• Title（参考訳）: SAVeD:ADAS搭載車載ソーシャルメディアビデオデータセットNear-MissとCrash Event Analyses
• Authors: Shaoyan Zhai, Mohamed Abdel-Aty, Chenzhu Wang, Rodrigo Vena Garcia,
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルメディアコンテンツから収集した大規模ビデオデータセットであるSAVeDを紹介する。 SAVEDは2,119人のファースト・パーソン・ビデオ、様々な場所でのADAS車両の運用、照明条件、気象シナリオを撮影する。 このデータセットには、衝突、回避操作、解脱のためのビデオフレームレベルのアノテーションが含まれており、知覚と意思決定の失敗の両方を分析することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7874708385247353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advancement of safety-critical research in driving behavior in ADAS-equipped vehicles require real-world datasets that not only include diverse traffic scenarios but also capture high-risk edge cases such as near-miss events and system failures. However, existing datasets are largely limited to either simulated environments or human-driven vehicle data, lacking authentic ADAS (Advanced Driver Assistance System) vehicle behavior under risk conditions. To address this gap, this paper introduces SAVeD, a large-scale video dataset curated from publicly available social media content, explicitly focused on ADAS vehicle-related crashes, near-miss incidents, and disengagements. SAVeD features 2,119 first-person videos, capturing ADAS vehicle operations in diverse locations, lighting conditions, and weather scenarios. The dataset includes video frame-level annotations for collisions, evasive maneuvers, and disengagements, enabling analysis of both perception and decision-making failures. We demonstrate SAVeD's utility through multiple analyses and contributions: (1) We propose a novel framework integrating semantic segmentation and monocular depth estimation to compute real-time Time-to-Collision (TTC) for dynamic objects. (2) We utilize the Generalized Extreme Value (GEV) distribution to model and quantify the extreme risk in crash and near-miss events across different roadway types. (3) We establish benchmarks for state-of-the-art VLLMs (VideoLLaMA2 and InternVL2.5 HiCo R16), showing that SAVeD's detailed annotations significantly enhance model performance through domain adaptation in complex near-miss scenarios.
• Abstract（参考訳）: ADAS搭載車両の運転行動に関する安全クリティカルな研究の進展は、多様な交通シナリオを含むだけでなく、ニアミスイベントやシステム障害などのリスクの高いエッジケースをキャプチャする現実世界のデータセットを必要とする。 しかしながら、既存のデータセットは、シミュレーション環境または人間駆動の車両データに大きく制限されており、リスク条件下でのADAS(Advanced Driver Assistance System)車両の挙動を欠いている。 このギャップに対処するために、本稿では、ADAS車両関連事故、ニアミス事故、および解禁に焦点を当てた、公開ソーシャルメディアコンテンツからキュレートされた大規模なビデオデータセットであるSAVeDを紹介する。 SAVeDには2,119人の個人ビデオがあり、様々な場所でのADAS車両の運用、照明条件、気象シナリオを捉えている。 このデータセットには、衝突、回避操作、解脱のためのビデオフレームレベルのアノテーションが含まれており、知覚と意思決定の失敗の両方を分析することができる。 1) 動的オブジェクトに対するリアルタイム時間対衝突(TTC)の計算に意味的セグメンテーションと単眼深度推定を統合する新しいフレームワークを提案する。 2) 一般極値分布(GEV)を用いて,異なる道路タイプにわたる事故・近距離事故の極端なリスクをモデル化し,定量化する。 (3) 現状のVLLM(VideoLLaMA2とInternVL2.5 HiCo R16)のベンチマークを作成し,SAVeDの詳細なアノテーションにより,複雑なニアミスシナリオにおけるドメイン適応によるモデル性能が著しく向上することを示した。

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