AVD2 – 清華聯合復旦等機構推出的自動駕駛事故視頻理解與生成框架

AVD2是什么

AVD2（Accident Video Diffusion for Accident Video Description）是由清華大學與香港科技大學、吉林大學、南京理工大學、北京理工大學、復旦大學等多所機構共同開發的一種創新框架，旨在提高自動駕駛事故視頻的理解能力。該系統通過生成與詳細自然語言描述和推理相對齊的事故視頻，顯著增強了對復雜事故場景的解析效果。AVD2整合了視頻生成與事故分析技術，能夠生成包含事故描述、原因分析以及預防措施的高質量視頻內容。此外，研究團隊基于AVD2構建了EMM-AU（Enhanced Multi-Modal Accident Video Understanding）數據集，為事故分析和預防提供了強有力的數據支持。實驗結果顯示，AVD2在自動評估指標和人工評估中表現優異，為提升自動駕駛的安全性和可靠性設定了新的標桿。

AVD2的主要功能

• 事故視頻生成：運用先進的視頻生成技術，創建與事故描述、原因分析及預防措施相符合的高質量視頻。
• 事故原因分析：提供詳細的事故發生原因，幫助深入理解事故的復雜性。
• 預防措施建議：基于事故分析，提出有效的預防措施，以減少類似事故的發生。
• 數據集增強：通過生成新的事故視頻，豐富和擴展事故視頻數據集（如EMM-AU），為自動駕駛安全研究提供更為充實的數據支持。
• 視頻理解與推理：結合自然語言處理與計算機視覺技術，生成與事故視頻相關的描述和推理，提高事故場景的解釋能力。

AVD2的技術原理

• 視頻生成技術：利用Open-Sora 1.2等前沿的文本到視頻生成模型，細調預訓練模型，生成與事故描述對齊的高質量視頻。結合超分辨率技術（如Real-ESRGAN）提升視頻質量，確保生成視頻具備高清晰度和豐富細節。
• 視頻理解與描述生成：基于ADAPT（Action-aware Driving Caption Transformer）框架，結合Swin Transformer與BERT結構，實現對事故視頻的視覺特征與文本特征的深度融合。通過自批判序列訓練（SCST）優化描述生成過程，運用強化學習機制，使生成的描述更符合人類評估標準。
• 事故分析與推理：運用自然語言處理技術，將事故視頻的視覺內容轉換為詳盡的自然語言描述，涵蓋事故原因和預防措施。結合事故視頻與文本描述，生成與事故場景相符的推理結果，輔助自動駕駛系統理解與應對復雜事故情境。
• 數據集增強與評估：通過生成的事故視頻擴展數據集，為自動駕駛事故分析提供更加豐富的訓練數據。依托自動化評估指標（如BLEU、METEOR、CIDEr）與人工評估，驗證生成視頻及描述的質量。

AVD2的項目地址

• 項目官網：https://an-answer-tree.github.io/
• GitHub倉庫：https://github.com/An-Answer-tree/AVD2
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2502.14801

AVD2的應用場景

• 自動駕駛研發工程師：用于開發和優化自動駕駛系統，分析事故場景，改進算法和模型。
• 交通管理部門：協助制定交通規則和安全政策，優化道路設計，降低事故發生率。
• 汽車制造商：在車輛安全系統的設計與測試中應用，提高車輛的安全性能。
• 研究人員和學者：在自動駕駛與交通安全領域的研究中利用，探索新技術與方法。
• 自動駕駛測試人員：測試自動駕駛系統的事故處理能力，驗證系統的可靠性和安全性。

常見問題

• AVD2可以應用于哪些領域？ AVA2廣泛應用于自動駕駛研發、交通管理、汽車制造以及學術研究等多個領域。
• 如何獲取AVD2的技術文檔？ 您可以訪問項目官網或GitHub倉庫獲取相關技術文檔和資源。
• AVD2適合什么樣的研究人員使用？ AVD2適合自動駕駛、交通安全及相關領域的研究人員及工程師使用。
• AVD2的實施需要哪些技術支持？ 實施AVD2需要掌握自然語言處理、計算機視覺以及視頻生成技術等相關領域的知識。