Understanding Driving Risks using Large Language Models: Toward Elderly Driver Assessment

📄 arXiv: 2507.08367v1 📥 PDF

作者: Yuki Yoshihara, Linjing Jiang, Nihan Karatas, Hitoshi Kanamori, Asuka Harada, Takahiro Tanaka

分类: cs.CV, eess.SY

发布日期: 2025-07-11

💡 一句话要点

利用大型语言模型理解驾驶风险，探索其在老年驾驶员评估中的应用

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

关键词: 大型语言模型 驾驶风险评估 老年驾驶员评估 交通场景理解 提示工程

📋 核心要点

  1. 现有方法在驾驶风险评估中缺乏对场景上下文的深入理解，难以进行复杂的推理和判断。
  2. 利用大型语言模型（LLM）的强大推理能力，通过设计不同的提示策略，模拟人类对交通场景的理解。
  3. 实验结果表明，精心设计的提示可以显著提高LLM在交通密度评估、交叉路口可见性和停车标志识别等任务中的性能。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了多模态大型语言模型（LLM），特别是ChatGPT-4o，在利用静态行车记录仪图像进行类人交通场景理解方面的潜力。研究侧重于与老年驾驶员评估相关的三个判断任务：评估交通密度、评估交叉路口可见性以及识别停车标志。这些任务需要上下文推理，而非简单的目标检测。通过零样本、少样本和多样本提示策略，我们以人工标注作为参考标准评估了模型的性能。评估指标包括精确率、召回率和F1分数。结果表明，提示设计对性能有显著影响，交叉路口可见性的召回率从21.7%（零样本）提高到57.0%（多样本）。交通密度的一致性从53.5%提高到67.6%。在停车标志检测中，模型表现出较高的精确率（高达86.3%），但召回率较低（约76.7%），表明其响应倾向于保守。输出稳定性分析表明，人类和模型在解释结构模糊的场景时都面临困难。然而，模型的解释性文本与其预测相符，增强了可解释性。这些发现表明，通过精心设计的提示，LLM有望成为场景级驾驶风险评估的支持工具。未来的研究应探索使用更大的数据集、不同的标注者和下一代模型架构进行老年驾驶员评估的可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在利用大型语言模型解决老年驾驶员评估中，对交通场景理解和风险判断的问题。现有方法，如传统的计算机视觉算法，在处理需要上下文推理的复杂场景时表现不足，无法像人类一样进行综合判断。

核心思路：核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语言理解和推理能力，将其应用于交通场景的理解。通过将行车记录仪图像作为输入，并设计不同的提示策略，引导LLM进行场景理解和风险评估，模拟人类驾驶员的判断过程。

技术框架：整体框架包括三个主要阶段：1）数据输入：使用静态行车记录仪图像作为输入；2）提示工程：设计零样本、少样本和多样本提示策略，引导LLM进行场景理解和风险评估；3）模型推理：使用ChatGPT-4o进行推理，输出对交通场景的理解和风险评估结果。

关键创新：最重要的技术创新点在于将大型语言模型应用于驾驶风险评估领域，并探索了不同提示策略对模型性能的影响。与传统的计算机视觉方法相比，LLM能够更好地理解场景的上下文信息，进行更准确的风险判断。

关键设计：关键设计包括：1）提示策略的设计：针对不同的任务（交通密度评估、交叉路口可见性、停车标志识别），设计不同的提示语，引导LLM进行推理；2）评估指标的选择：使用精确率、召回率和F1分数等指标，评估LLM的性能；3）输出稳定性分析：分析LLM在不同场景下的输出稳定性，评估其鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过精心设计的提示，ChatGPT-4o在交叉路口可见性评估中的召回率从零样本的21.7%提高到多样本的57.0%，交通密度评估的一致性从53.5%提高到67.6%。在停车标志检测中，模型表现出较高的精确率（高达86.3%）。这些结果表明，LLM在驾驶风险评估方面具有很大的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发辅助驾驶系统，帮助驾驶员更好地理解交通场景，降低驾驶风险。尤其是在老年驾驶员评估方面，可以作为一种辅助工具，帮助评估其驾驶能力，提高道路安全。未来，该技术还可以扩展到自动驾驶领域，提高自动驾驶系统对复杂交通场景的理解能力。

📄 摘要（原文）

This study investigates the potential of a multimodal large language model (LLM), specifically ChatGPT-4o, to perform human-like interpretations of traffic scenes using static dashcam images. Herein, we focus on three judgment tasks relevant to elderly driver assessments: evaluating traffic density, assessing intersection visibility, and recognizing stop signs recognition. These tasks require contextual reasoning rather than simple object detection. Using zero-shot, few-shot, and multi-shot prompting strategies, we evaluated the performance of the model with human annotations serving as the reference standard. Evaluation metrics included precision, recall, and F1-score. Results indicate that prompt design considerably affects performance, with recall for intersection visibility increasing from 21.7% (zero-shot) to 57.0% (multi-shot). For traffic density, agreement increased from 53.5% to 67.6%. In stop-sign detection, the model demonstrated high precision (up to 86.3%) but a lower recall (approximately 76.7%), indicating a conservative response tendency. Output stability analysis revealed that humans and the model faced difficulties interpreting structurally ambiguous scenes. However, the model's explanatory texts corresponded with its predictions, enhancing interpretability. These findings suggest that, with well-designed prompts, LLMs hold promise as supportive tools for scene-level driving risk assessments. Future studies should explore scalability using larger datasets, diverse annotators, and next-generation model architectures for elderly driver assessments.