Fugu-MT 論文翻訳(概要): A VLM-Enhanced Framework for Comprehensive Traffic Sign Condition Assessment Integrating Daytime Visual Performance and Nighttime Retroreflectivity Evaluation

論文の概要: A VLM-Enhanced Framework for Comprehensive Traffic Sign Condition Assessment Integrating Daytime Visual Performance and Nighttime Retroreflectivity Evaluation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.06478v1
Date: Tue, 07 Jul 2026 16:33:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-07-08 21:24:51.589231
Title: A VLM-Enhanced Framework for Comprehensive Traffic Sign Condition Assessment Integrating Daytime Visual Performance and Nighttime Retroreflectivity Evaluation
Title（参考訳）: 昼間の視覚的性能と夜間の反射率評価を統合した交通信号条件の総合評価のためのVLM強化フレームワーク
Abstract要約: Manual on Uniform Traffic Control Devices (MUTCD)は、日中の可視性や色コントラスト、夜間の反射率といった視覚的要因を規定している。従来の評価手法は、連邦高速道路局(Federal Highway Administration)が記した、主観的で、労働集約的で、安全上の懸念を生じさせる手動検査に依存している。本研究は、昼夜時統合評価により、交通標識を体系的に評価する新しい枠組みを開発する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.0283534301047
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Traffic signs are crucial components of road safety, serving as visual tools under all lighting conditions. The Manual on Uniform Traffic Control Devices (MUTCD) specifies daytime visual factors such as legibility and color contrast, and nighttime retroreflectivity requirements. Traditional assessment methods rely on manual inspections, which the Federal Highway Administration (FHWA) notes are subjective, labor-intensive and pose safety concerns, while retroreflectometers are expensive and unaffordable for smaller agencies. Most existing studies focus on either daytime factors or nighttime retroreflectivity but rarely integrate both aspects comprehensively. This study develops a novel framework that systematically evaluates traffic signs through integrated daytime-nighttime assessment. The methodology employs three fine-tuned Vision Language Models (VLMs) for daytime visual performance assessment across four key factors: legibility, color, surface and shape integrity, and surrounding environment conditions. VLM predictions are converted to numerical scores through sentiment analysis and Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) scoring, while nighttime performance is assessed using LiDAR-derived retroreflectivity following established calibration procedures. The framework integrates these components into a comprehensive Sign Condition Index (SCI) for maintenance guidance. Evaluation results demonstrated that LLaVA and Qwen outperformed InternVL, achieving bidirectional cosine similarity scores of 0.67-0.76 across all factors. Among 462 validated traffic signs, 68 were flagged by the proposed framework as requiring immediate replacement due to inadequate retroreflectivity performance. This research provides a cost-effective alternative to traditional manual inspections for comprehensive traffic sign condition assessment.
Abstract（参考訳）: 交通標識は道路安全の重要な要素であり、すべての照明条件下で視覚的な道具として機能する。 Manual on Uniform Traffic Control Devices (MUTCD)は、日中の可視性や色コントラスト、夜間の反射率といった視覚的要因を規定している。従来の評価方法は手動検査に依存しており、連邦高速道路局(FHWA)の報告書は主観的で、労働集約的で、安全上の懸念がある。既存の研究のほとんどは、昼の要因または夜間の反射率に焦点を合わせているが、両方の側面を包括的に統合することは滅多にない。本研究は、昼夜時統合評価により、交通標識を体系的に評価する新しい枠組みを開発する。この手法は3つの微調整された視覚言語モデル(VLM)を用いて、正当性、色、表面と形状の整合性、周囲の環境条件の4つの重要な要因の視覚的パフォーマンスを評価する。 VLM予測は感情分析やCLIP(Contrastive Language- Image Pre-Training)スコアによって数値スコアに変換されるが、夜間性能は、確立された校正手順に従ってLiDAR由来の逆反射率を用いて評価される。このフレームワークはこれらのコンポーネントを総合的なサイン条件指標(SCI)に統合し、メンテナンスガイダンスを提供する。評価の結果,LLaVAとQwenはInternVLより優れており,全因子で0.67-0.76の双方向コサイン類似性スコアが得られた。 462の交通標識のうち68は、不適切な反射率性能のために即時交換が必要であるとして、提案された枠組みによってフラグ付けされた。本研究は,総合的な交通標識条件評価のための従来の手動検査に代わる費用対効果を提供する。

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