The Use of Multimodal Large Language Models to Detect Objects from Thermal Images: Transportation Applications

📄 arXiv: 2406.13898v1 📥 PDF

作者: Huthaifa I. Ashqar, Taqwa I. Alhadidi, Mohammed Elhenawy, Nour O. Khanfar

分类: cs.CV, cs.CL, cs.CY

发布日期: 2024-06-20

💡 一句话要点

利用多模态大语言模型从热成像中检测物体，应用于智能交通系统

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 大语言模型 热成像 物体检测 智能交通系统

📋 核心要点

  1. 现有自动驾驶系统在复杂环境下的物体检测能力不足，尤其是在光照条件差或遮挡情况下。
  2. 本研究利用多模态大语言模型，融合RGB图像和热成像数据，提升模型对环境的感知和理解能力。
  3. 实验结果表明，GPT-4和Gemini在热成像物体检测和分类方面表现良好，验证了MLLM在ITS应用中的潜力。

📝 摘要（中文）

本研究探索了将热成像数据与多模态大语言模型（MLLM）相结合，以提升自动驾驶系统和智能交通系统（ITS）的安全性和功能性的潜力。研究评估了MLLM从不同数据集学习的能力，检测热成像中的物体并识别元素，判断两组独立模态图像是否显示同一场景，以及学习不同模态下的所有物体。结果表明，GPT-4和Gemini在检测和分类热成像中的物体方面均有效。行人分类的平均绝对百分比误差（MAPE）分别为70.39%和81.48%。自行车、汽车和摩托车检测的MAPE分别为78.4%、55.81%和96.15%，Gemini的MAPE分别为66.53%、59.35%和78.18%。该研究证明了MLLM能够识别热成像，并可应用于ITS的高级成像自动化技术。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于RGB图像的物体检测方法在恶劣天气或光照条件下性能显著下降，而热成像技术能够提供额外的环境信息。因此，本研究旨在探索如何利用多模态大语言模型（MLLM）融合RGB图像和热成像数据，提高物体检测的鲁棒性和准确性。现有方法的痛点在于难以有效融合不同模态的信息，并且缺乏对热成像图像的语义理解能力。

核心思路：本研究的核心思路是利用MLLM强大的语义理解和推理能力，直接从热成像图像中检测和识别物体。通过将热成像图像作为MLLM的输入，并结合适当的提示工程，使模型能够理解图像中的场景，并准确地识别出其中的物体。这种方法避免了传统的多模态融合方法中复杂的特征提取和对齐过程。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1）收集包含RGB图像和热成像图像的数据集；2）选择合适的多模态大语言模型，如GPT-4和Gemini；3）设计合适的提示语，引导模型进行物体检测和分类；4）评估模型在热成像图像上的物体检测性能，并与基线方法进行比较。整体流程较为简洁，侧重于利用现有MLLM的能力，而非构建全新的模型架构。

关键创新：本研究的关键创新在于直接利用MLLM进行热成像图像的物体检测，而无需进行专门的特征工程或模型训练。这种方法充分利用了MLLM的预训练知识，使其能够快速适应新的任务。此外，研究还探索了不同提示语对模型性能的影响，为未来的研究提供了参考。

关键设计：研究中关键的设计包括：1）选择GPT-4和Gemini作为MLLM，因为它们具有强大的图像理解和推理能力；2）设计清晰明确的提示语，例如“Detect objects in this thermal image”；3）使用平均绝对百分比误差（MAPE）作为评估指标，衡量模型预测的准确性。没有提及具体的网络结构或损失函数，重点在于利用现有模型的zero-shot或few-shot能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4和Gemini在热成像物体检测方面表现出良好的性能。GPT-4在行人分类的MAPE为70.39%，Gemini为81.48%。对于自行车、汽车和摩托车的检测，GPT-4的MAPE分别为78.4%、55.81%和96.15%，Gemini的MAPE分别为66.53%、59.35%和78.18%。这些数据表明，MLLM能够有效地理解和处理热成像数据，并在一定程度上实现了物体检测。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统（ITS）的多个领域，例如自动驾驶、交通监控和行人安全。通过融合热成像数据，可以提高自动驾驶系统在夜间、雾天等恶劣环境下的感知能力，从而提升行车安全性。此外，该技术还可以用于交通流量监测、事故检测等应用，为城市交通管理提供更全面的数据支持。未来，该技术有望进一步发展，实现更高级别的智能交通服务。

📄 摘要（原文）

The integration of thermal imaging data with Multimodal Large Language Models (MLLMs) constitutes an exciting opportunity for improving the safety and functionality of autonomous driving systems and many Intelligent Transportation Systems (ITS) applications. This study investigates whether MLLMs can understand complex images from RGB and thermal cameras and detect objects directly. Our goals were to 1) assess the ability of the MLLM to learn from information from various sets, 2) detect objects and identify elements in thermal cameras, 3) determine whether two independent modality images show the same scene, and 4) learn all objects using different modalities. The findings showed that both GPT-4 and Gemini were effective in detecting and classifying objects in thermal images. Similarly, the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) for pedestrian classification was 70.39% and 81.48%, respectively. Moreover, the MAPE for bike, car, and motorcycle detection were 78.4%, 55.81%, and 96.15%, respectively. Gemini produced MAPE of 66.53%, 59.35% and 78.18% respectively. This finding further demonstrates that MLLM can identify thermal images and can be employed in advanced imaging automation technologies for ITS applications.