AVD2：增强自动驾驶系统对复杂交通事故场景的理解能力

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AVD2简介

AVD2（Accident Video Diffusion for Accident Video Description）是由清华大学人工智能产业研究院（AIR）联合香港科技大学、吉林大学、南京理工大学、北京理工大学、复旦大学、北京人工智能研究院（BAAI）和Lightwheel AI等机构组成的团队共同开发的新型框架。该框架旨在通过生成与详细自然语言描述和推理对齐的事故视频，增强自动驾驶系统对复杂交通事故场景的理解能力。开发团队通过构建EMM-AU（Enhanced Multi-Modal Accident Video Understanding）数据集，为事故视频分析提供了高质量的训练基础，并提出了结合自批判序列训练（SCST）的先进架构，能够同时生成事故描述和有效的避险策略。AVD²在自动化评估和人工评估中均取得了卓越的性能，显著提升了事故分析和预防能力，为自动驾驶的安全性设定了新的标准。

AVD2主要功能

事故场景生成：
- 生成与详细自然语言描述对齐的事故视频，包括事故过程、原因分析和预防措施建议。
- 提供高保真度和多样化的事故场景，支持复杂交通环境的模拟。
事故原因分析：
- 结合视频内容和自然语言处理技术，分析事故发生的根本原因。
- 提供事故场景的详细描述，帮助理解事故发生的背景和过程。
预防措施建议：
- 根据事故原因，生成针对性的预防措施建议。
- 提供可操作的避险策略，帮助自动驾驶系统或驾驶员避免类似事故。
多模态数据融合：
- 整合视觉信息（视频）和文本信息（描述、分析、建议），提升事故理解的准确性和全面性。
- 支持从视频到文本的双向理解，增强系统的解释能力。
数据增强与优化：
- 通过生成新的事故视频，扩充事故场景数据集，提升模型的泛化能力。
- 利用超分辨率技术增强视频质量，提高数据集的可用性。
自适应学习与优化：
- 采用自批判序列训练（SCST），优化生成描述的质量和相关性。
- 提升模型对复杂交通场景的理解能力，适应不同类型的事故场景。

AVD2技术原理

视频生成技术：
- 基于Open-Sora 1.2模型，通过文本到视频的生成技术，创建逼真的事故场景视频。
- 使用预训练模型进行微调，结合事故描述和避险措施作为生成提示，生成高质量的事故视频。
多模态融合架构：
- 结合Swin Transformer和BERT架构，实现视觉信息和文本信息的深度融合。
- Swin Transformer用于提取视频中的视觉特征，BERT用于处理文本描述，两者结合生成准确的事故描述。
自批判序列训练（SCST）：
- 使用强化学习优化生成描述的质量，通过CIDEr等评估指标对生成序列进行奖励优化。
- 通过贪心搜索生成基线序列，并计算与采样序列的奖励差异，优化生成过程。
超分辨率技术：
- 利用RRDBNet模型和Real-ESRGAN框架，对生成的视频进行超分辨率处理，提升视频质量。
- 通过逐帧处理，将低分辨率视频提升至高清分辨率，减少失真和伪影。
数据增强与优化：
- 通过生成新的事故视频，扩充EMM-AU数据集，提升数据集的多样性和深度。
- 使用生成的视频作为训练数据，优化事故分析模型的性能。
自然语言处理与生成：
- 基于Transformer架构，生成自然语言描述和避险建议，提升模型的解释能力。
- 通过优化生成文本的质量和相关性，增强模型对事故场景的理解和表达能力。