Traffic Risk Assessment: A Two-Stream Approach Using Dynamic-Attention
Notice bibliographique
Résumé
The problem being addressed in this research is performing traffic risk assessment on visual scenes captured via outward-facing dashcam videos. To perform risk assessment, a two-stream dynamic-attention recurrent convolutional neural architecture is used to provide a categorical risk level for each frame in a given input video sequence. The two-stream approach consists of a spatial stream, which analyzes individual video frames and computes high-level appearance features and a temporal stream, which analyzes optical flow between adjacent frames and computes high-level motion features. Both spatial and temporal streams are then fed into their respective recurrent neural networks (RNNs) that explicitly models the sequence of features in time. A dynamic-attention mechanism which allows the network to learn to focus on relevant objects in the visual scene is added. These objects are detected by a state-of-the-art object detector and correspond to vehicles, pedestrians, traffic signs, etc. The dynamic-attention mechanism not only improves classification performance, but also provides a method to visualize what the network "sees" when predicting a risk level. This mechanism allows the network to implicitly learn to focus on hazardous objects in the visual scene. Additionally, this research introduces an offline and online model that differ slightly in their implementations. The offline model analyzes the complete video sequence and scores a classification accuracy of 84.89%. The online model deals with an infinite stream of data and produces results in near real-time (7 frames-per-second); however, it suffers from a slight decrease in classification accuracy (79.90%).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».