Advancing Autonomous Vehicle Intelligence: Deep Learning and Multimodal LLM for Traffic Sign Recognition and Robust Lane Detection
作者: Chandan Kumar Sah, Ankit Kumar Shaw, Xiaoli Lian, Arsalan Shahid Baig, Tuopu Wen, Kun Jiang, Mengmeng Yang, Diange Yang
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2025-03-08
备注: 11 pages, 9 figures
💡 一句话要点
结合深度学习与多模态LLM，提升自动驾驶车辆在交通标志识别和车道线检测中的智能性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自动驾驶 交通标志识别 车道线检测 深度学习 多模态学习 大型语言模型 指令调优 道路感知
📋 核心要点
- 现有自动驾驶车辆在复杂动态环境中，交通标志识别和车道线检测的可靠性不足，影响了导航安全性。
- 论文提出结合深度学习模型（ResNet-50, YOLOv8, RT-DETR）和多模态LLM，增强道路感知和推理能力。
- 实验结果表明，该方法在交通标志识别和车道线检测方面均有提升，尤其在恶劣条件下的推理能力显著增强。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种综合方法，结合先进的深度学习技术和多模态大型语言模型（MLLM），以实现全面的道路感知，从而提升自动驾驶车辆的智能性。在交通标志识别方面，系统地评估了ResNet-50、YOLOv8和RT-DETR，ResNet-50实现了99.8%的state-of-the-art性能，YOLOv8实现了98.0%的准确率，RT-DETR实现了96.6%的准确率。在车道线检测方面，提出了一种基于CNN的分割方法，并通过多项式曲线拟合进行增强，在有利条件下实现了高精度。此外，还引入了一个轻量级的、基于多模态LLM的框架，该框架直接使用小型但多样化的数据集进行指令调优，无需初始预训练。该框架有效地处理各种车道类型、复杂的交叉路口和合并区域，通过在不利条件下进行推理，显著提高了车道线检测的可靠性。尽管可用训练资源有限，但该多模态方法展示了先进的推理能力，实现了53.87%的帧整体准确率（FRM）和82.83%的问题整体准确率（QNS），在清晰条件下实现了99.6%的车道线检测准确率，在夜间实现了93.0%的准确率，并且在推理由于雨水（88.4%）或道路退化（95.6%）导致的车道线不可见性方面表现出强大的性能。所提出的综合框架显著提高了AV感知的可靠性，从而为在各种具有挑战性的道路场景中实现更安全的自动驾驶做出了重大贡献。
🔬 方法详解
问题定义：自动驾驶车辆需要在复杂和动态的环境中安全导航，因此需要可靠的交通标志识别和鲁棒的车道线检测能力。现有方法在恶劣天气、光照条件差或道路退化等情况下，车道线检测的准确性和可靠性会显著下降，并且缺乏对复杂交通场景的推理能力。
核心思路：论文的核心思路是将深度学习模型与多模态大型语言模型（MLLM）相结合，利用深度学习模型提取视觉特征，并利用MLLM进行高级推理，从而提高自动驾驶车辆在各种复杂场景下的感知能力。通过指令调优，使MLLM能够理解和处理与车道线检测相关的各种问题，例如判断车道线是否被遮挡、识别车道线类型等。
技术框架：该框架包含两个主要部分：交通标志识别模块和车道线检测模块。交通标志识别模块采用ResNet-50、YOLOv8和RT-DETR等深度学习模型。车道线检测模块首先使用CNN进行图像分割，然后使用多项式曲线拟合来优化车道线。此外，还引入了一个轻量级的多模态LLM，用于增强车道线检测的可靠性。该MLLM直接使用指令调优，无需预训练。
关键创新：该论文的关键创新在于将多模态LLM引入到车道线检测任务中，并使用指令调优的方式训练MLLM。这种方法使得MLLM能够理解和处理与车道线检测相关的各种问题，从而提高了车道线检测的可靠性。此外，该论文还提出了一个轻量级的MLLM框架，可以在资源有限的条件下进行训练。
关键设计：在车道线检测模块中，CNN分割网络用于提取图像中的车道线特征。多项式曲线拟合用于平滑和优化车道线。MLLM使用小型但多样化的数据集进行指令调优，数据集包含各种车道类型、复杂的交叉路口和合并区域等场景。损失函数的设计旨在提高MLLM的推理能力，例如使用对比学习来区分不同类型的车道线。
📊 实验亮点
实验结果表明，ResNet-50在交通标志识别方面达到了99.8%的state-of-the-art性能。在车道线检测方面，该方法在清晰条件下实现了99.6%的准确率，在夜间实现了93.0%的准确率，并且在推理由于雨水（88.4%）或道路退化（95.6%）导致的车道线不可见性方面表现出强大的性能。多模态LLM实现了53.87%的帧整体准确率（FRM）和82.83%的问题整体准确率（QNS）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种自动驾驶场景，尤其是在复杂和恶劣的道路环境中。通过提高交通标志识别和车道线检测的可靠性，可以显著提升自动驾驶车辆的安全性。此外，该研究提出的多模态LLM框架也可以应用于其他需要高级推理能力的感知任务，例如行人检测、交通事件识别等。
📄 摘要（原文）
Autonomous vehicles (AVs) require reliable traffic sign recognition and robust lane detection capabilities to ensure safe navigation in complex and dynamic environments. This paper introduces an integrated approach combining advanced deep learning techniques and Multimodal Large Language Models (MLLMs) for comprehensive road perception. For traffic sign recognition, we systematically evaluate ResNet-50, YOLOv8, and RT-DETR, achieving state-of-the-art performance of 99.8% with ResNet-50, 98.0% accuracy with YOLOv8, and achieved 96.6% accuracy in RT-DETR despite its higher computational complexity. For lane detection, we propose a CNN-based segmentation method enhanced by polynomial curve fitting, which delivers high accuracy under favorable conditions. Furthermore, we introduce a lightweight, Multimodal, LLM-based framework that directly undergoes instruction tuning using small yet diverse datasets, eliminating the need for initial pretraining. This framework effectively handles various lane types, complex intersections, and merging zones, significantly enhancing lane detection reliability by reasoning under adverse conditions. Despite constraints in available training resources, our multimodal approach demonstrates advanced reasoning capabilities, achieving a Frame Overall Accuracy (FRM) of 53.87%, a Question Overall Accuracy (QNS) of 82.83%, lane detection accuracies of 99.6% in clear conditions and 93.0% at night, and robust performance in reasoning about lane invisibility due to rain (88.4%) or road degradation (95.6%). The proposed comprehensive framework markedly enhances AV perception reliability, thus contributing significantly to safer autonomous driving across diverse and challenging road scenarios.