Jan, 2024

事故 GPT：用于交通事故分析的大型多模态基础模型

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TL;DR交通事故分析是提升公共安全和制定道路规章的关键。本文介绍了 AccidentGPT 的概念，它是一个交通事故分析的基础模型，可以通过多模态输入数据自动重建事故过程视频，并提供多任务分析和多模态输出。AccidentGPT 的设计包括多模态输入、任务导向的自适应性、标记和未标记数据的混合训练模式以及边缘 - 云拆分配置，以实现数据隐私保护。为了充分实现此模型的功能，我们提出了一些研究机会。本文作为填补传统交通事故分析方法的空白和引起研究界对自动、客观和隐私保护的交通事故分析的关注的基石。
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发现论文，激发创造
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    Dec, 2023

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    Sep, 2023

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    May, 2024

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    Jun, 2020

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    Apr, 2023

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    Jun, 2024

  • AccidentBlip2: 多视角运动检测的事故检测

    本文提出了 AccidentBlip2，一种多模态大型语言模型，用于复杂交通环境中的环境描述和场景理解，并在实时预测事故风险方面表现出色，为自动驾驶事故预测提供了参考解决方案。

    Apr, 2024

  • BjTT: 用于交通预测的大规模多模态数据集

    研究探索了如何将生成模型与描述交通系统的文本结合起来应用于交通生成，并命名为 Text-to-Traffic Generation (TTG) 任务。通过将扩散模型与图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 相结合，提出了 ChatTraffic，这是第一个用于文本到交通生成的扩散模型。实验结果表明 ChatTraffic 可以从文本中生成逼真的交通情况。

    Mar, 2024

  • TrafficSafetyGPT：将预训练的大型语言模型调整为专业领域的交通安全专家

    引入 TrafficSafetyGPT，一种新颖的 LLAMA 模型，通过 TrafficSafety-2K 数据集进行了有监督微调，该数据集包含有政府出版的指导书和 ChatGPT 生成的指令 - 输出对的人工标签，以解决大型语言模型在交通安全领域任务中表现亚优的问题。

    Jul, 2023