AVD2：清华联合复旦等机构推出的自动驾驶事故视频理解与生成框架

蚝油菜花
81 阅读5分钟

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！

🥦 AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜：蚝油菜花 🥦

🎥 “自动驾驶事故分析新突破！清华联合复旦推出AVD2，AI生成事故视频+智能分析，助力安全驾驶”

大家好，我是蚝油菜花。你是否也遇到过——

  • 👉 自动驾驶系统在复杂事故场景中表现不佳，难以准确理解事故原因
  • 👉 事故视频数据稀缺，难以支持自动驾驶系统的训练和优化
  • 👉 事故预防措施缺乏科学依据，难以有效减少类似事故的发生

今天揭秘的 AVD2，用AI彻底颠覆自动驾驶事故分析方式！这个由清华大学联合香港科技大学、复旦大学等机构推出的创新框架，能够生成高质量的事故视频，并结合自然语言处理和计算机视觉技术，提供详细的事故描述、原因分析和预防措施。无论是自动驾驶研发工程师，还是交通管理部门，都能从中受益——你的自动驾驶系统准备好迎接安全革命了吗？

🚀 快速阅读

AVD2 是一个用于自动驾驶事故视频理解与生成的创新框架。

  1. 核心功能：生成高质量的事故视频，提供事故原因分析和预防措施建议。
  2. 技术原理：结合视频生成技术、自然语言处理和计算机视觉技术，实现对事故场景的深度理解和推理。

AVD2 是什么

AVD2

AVD2（Accident Video Diffusion for Accident Video Description）是由清华大学联合香港科技大学、吉林大学、南京理工大学、北京理工大学、复旦大学等机构推出的自动驾驶事故视频理解与生成框架。该框架基于生成与详细自然语言描述和推理对齐的事故视频，显著提升对复杂事故场景的理解能力。

AVD2 结合视频生成和事故分析系统，能够生成包含事故描述、原因分析和预防措施的高质量视频内容。基于AVD2，研究者们创建了EMM-AU（Enhanced Multi-Modal Accident Video Understanding）数据集，为事故分析和预防提供强大的数据支持。实验结果表明，AVD2在自动评估指标和人工评估中均表现出色，为自动驾驶的安全性和可靠性树立新的基准。

AVD2 的主要功能

  • 事故视频生成：基于先进的视频生成技术，生成与事故描述、原因分析和预防措施对齐的高质量事故视频。
  • 事故原因分析：提供事故发生的详细原因，帮助理解事故的复杂性。
  • 预防措施建议：基于事故分析，提出有效的预防措施，减少类似事故的发生。
  • 数据集增强：基于生成新的事故视频，扩展和丰富事故视频数据集（如EMM-AU），为自动驾驶的安全性研究提供更强大的数据支持。
  • 视频理解与推理：结合自然语言处理和计算机视觉技术，生成与事故视频相关的描述和推理，提升事故场景的解释能力。

AVD2 的技术原理

  • 视频生成技术：用Open-Sora 1.2等先进的文本到视频生成模型，细调（fine-tuning）预训练模型，生成与事故描述对齐的高质量视频。结合超分辨率技术（如Real-ESRGAN）提升视频质量，确保生成的视频具有高清晰度和细节。
  • 视频理解与描述生成：基于ADAPT（Action-aware Driving Caption Transformer）框架，结合Swin Transformer和BERT架构，实现对事故视频的视觉特征和文本特征的深度融合。自批判序列训练（SCST）优化描述生成过程，基于强化学习机制，让生成的描述更符合人类评估的质量标准。
  • 事故分析与推理：基于自然语言处理技术，将事故视频的视觉内容转化为详细的自然语言描述，包括事故原因和预防措施。结合事故视频和文本描述，生成与事故场景对齐的推理结果，帮助自动驾驶系统理解和应对复杂事故场景。
  • 数据集增强与评估：用生成的事故视频扩展数据集，为自动驾驶事故分析提供更丰富的训练数据。基于自动化评估指标（如BLEU、METEOR、CIDEr）和人工评估，验证生成视频和描述的质量。

如何运行 AVD2

1. 创建 conda 环境

conda create --name AVD2 python=3.8

2. 安装 torch

pip install torch==1.13.1+cu117 torchaudio==0.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3. 安装 apex

git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
pip install -v --no-cache-dir --no-build-isolation --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" --global-option="--deprecated_fused_adam" --global-option="--xentropy" --global-option="--fast_multihead_attn" ./
cd ..
rm -rf apex

4. 安装 mpi4py

conda install -c conda-forge mpi4py openmpi

5. 安装其他依赖

pip install -r requirements.txt

资源

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！

🥦 AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜：蚝油菜花 🥦

avatar
文章
阅读
粉丝