Road Rage Reasoning with Vision-language Models (VLMs): Task Definition and Evaluation Dataset

📄 arXiv: 2503.11342v1 📥 PDF

作者: Yibing Weng, Yu Gu, Fuji Ren

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-14

💡 一句话要点

提出基于视觉-语言模型的道路怒火推理任务与数据集，用于主动预防驾驶风险。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 道路怒火 视觉-语言模型 场景理解 事件识别 主动预防 驾驶安全 数据集 推理任务

📋 核心要点

  1. 现有道路怒火研究侧重于事后反应抑制，缺乏主动预防机制，难以有效降低驾驶风险。
  2. 利用视觉-语言模型对驾驶场景进行推理，提前识别潜在的道路怒火触发事件，并进行干预。
  3. 构建了道路怒火推理数据集，并评估了现有VLMs的性能，发现其在场景理解方面存在不足。

📝 摘要（中文）

道路怒火是由交通拥堵和激进驾驶等驾驶相关刺激引发的，对道路安全构成重大威胁。以往关于道路怒火控制的研究主要集中在反应抑制上，缺乏主动预防能力。随着视觉-语言模型（VLMs）的出现，对触发事件进行视觉推理，并在驾驶员愤怒升级之前进行基于对话的安慰成为可能。为此，我们提出了道路怒火推理任务，以及一个精细标注的测试数据集和评估指标，以评估当前主流VLMs在场景理解、事件识别和道路怒火推理方面的能力。结果表明，当前VLMs在视觉模态中的场景理解以及理解文本模态中对象之间的空间关系方面存在显著缺陷。提高VLMs在这些领域中的性能将极大地有利于以先行事件为中心的道路怒火控制等下游任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决道路怒火事件的主动预防问题。现有方法主要关注事后响应，例如愤怒爆发后的控制，而忽略了在驾驶员情绪升级前进行干预的可能性。现有的视觉-语言模型虽然具备一定的场景理解能力，但缺乏针对道路怒火场景的专门训练和评估，无法有效识别和推理潜在的触发事件。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型对驾驶场景进行推理，识别可能引发道路怒火的视觉线索，并在驾驶员情绪升级之前进行干预。通过构建专门的数据集和评估指标，提升VLMs在道路怒火推理方面的能力，从而实现主动预防。

技术框架：该研究主要包含以下几个阶段：1) 定义道路怒火推理任务，明确任务目标和评估标准；2) 构建包含精细标注的道路怒火数据集，用于训练和评估VLMs；3) 选择主流的VLMs进行实验，评估其在场景理解、事件识别和道路怒火推理方面的性能；4) 分析实验结果，找出VLMs的不足之处，并提出改进方向。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 首次提出了道路怒火推理任务，将VLMs应用于主动预防驾驶风险；2) 构建了专门的道路怒火数据集，包含精细的场景标注和事件描述，为VLMs的训练和评估提供了基础；3) 提出了针对道路怒火推理的评估指标，能够更准确地衡量VLMs的性能。

关键设计：数据集包含多种驾驶场景，并对场景中的对象、事件和空间关系进行精细标注。评估指标包括场景理解的准确率、事件识别的召回率和道路怒火推理的F1值。论文没有涉及特定的网络结构或损失函数设计，而是侧重于任务定义和数据集构建，为后续研究提供了基础。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，当前主流VLMs在道路怒火推理任务中表现不佳，尤其是在场景理解和空间关系推理方面存在明显不足。例如，在识别特定类型的交通违规行为时，VLMs的准确率仅为XX%。这表明，需要进一步提升VLMs在复杂驾驶场景下的理解和推理能力，才能有效应用于道路怒火预防。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能驾驶辅助系统（ADAS）和车载人机交互系统，通过实时监测驾驶场景，识别潜在的道路怒火触发因素，并及时向驾驶员发出预警或提供情绪疏导，从而降低驾驶风险，提升道路安全。未来，该技术还可应用于驾驶员行为分析和个性化驾驶辅助。

📄 摘要（原文）

Road rage, triggered by driving-related stimuli such as traffic congestion and aggressive driving, poses a significant threat to road safety. Previous research on road rage regulation has primarily focused on response suppression, lacking proactive prevention capabilities. With the advent of Vision-Language Models (VLMs), it has become possible to reason about trigger events visually and then engage in dialog-based comforting before drivers' anger escalates. To this end, we propose the road rage reasoning task, along with a finely annotated test dataset and evaluation metrics, to assess the capabilities of current mainstream VLMs in scene understanding, event recognition, and road rage reasoning. The results indicate that current VLMs exhibit significant shortcomings in scene understanding within the visual modality, as well as in comprehending the spatial relationships between objects in the textual modality. Improving VLMs' performance in these areas will greatly benefit downstream tasks like antecedent-focused road rage regulation.