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안전 중시 자동화 시스템에서 상황 인식의 기능을 고려할 때, 운전 장면에서의 위험 인식과 그 설명 가능성은 자율 주행 및 협력 주행에 특히 중요합니다. 이 목표를 향해, 본 논문은 운전 장면에서의 공동 위험 위치 파악과 그 위험 설명을 자연어 설명으로 제안하는 새로운 연구 방향을 제시합니다. 표준 벤치마크 부족으로 인해, 일본 도쿄에서 수집된 17,785개의 인터랙티브 운전 시나리오로 구성된 대규모 데이터셋인 DRAMA(자막 모듈이 포함된 운전 위험 평가 메커니즘)를 수집했습니다. 우리의 DRAMA 데이터셋은 중요한 객체와 관련된 운전 위험에 대한 비디오 및 객체 수준의 질문을 수용하여, 폐쇄형 및 개방형 응답을 활용한 다단계 질문을 위한 자유 형식 언어 설명으로 시각적 자막화의 목표를 달성합니다. 우리는 이 데이터를 커뮤니티에 추가 연구를 위해 제공합니다. DRAMA를 사용하여, 인터랙티브 운전 시나리오에서의 공동 위험 위치 파악 및 자막 생성의 여러 측면을 탐구합니다. 특히, 다양한 다중 작업 예측 아키텍처를 벤치마킹하고 공동 위험 위치 파악 및 위험 자막 생성을 자세히 분석합니다. 데이터셋은 https://usa.honda-ri.com/drama에서 사용할 수 있습니다.
Malla 외 (Sun,)은 이 질문을 연구했습니다.