V-SenseDrive: A Privacy-Preserving Road Video and In-Vehicle Sensor Fusion Framework for Road Safety & Driver Behaviour Modelling

📄 arXiv: 2509.18187v1 📥 PDF

作者: Muhammad Naveed, Nazia Perwaiz, Sidra Sultana, Mohaira Ahmad, Muhammad Moazam Fraz

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

V-SenseDrive：面向道路安全与驾驶行为建模的隐私保护型道路视频与车内传感器融合框架

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

关键词: 驾驶行为分析 道路安全 多模态数据融合 隐私保护 数据集 智能交通系统 高级驾驶辅助系统

📋 核心要点

  1. 现有驾驶行为数据集主要来自发达国家，缺乏对新兴经济体驾驶行为多样性的代表性，且常忽略驾驶员隐私。
  2. V-SenseDrive通过融合智能手机传感器数据和道路视频，构建了首个在巴基斯坦驾驶环境中采集的隐私保护型多模态驾驶行为数据集。
  3. 该数据集包含多种道路类型和驾驶行为，并进行了精确的时间对齐和多层结构化，为驾驶行为分析和ADAS开发提供支持。

📝 摘要（中文）

道路交通事故仍然是一个主要的公共卫生挑战，尤其是在道路状况复杂、交通流量混合且驾驶规范多变的国家，如巴基斯坦。可靠地检测不安全的驾驶行为是提高道路安全、实现高级驾驶辅助系统（ADAS）以及支持保险和车队管理中数据驱动决策的先决条件。现有的大多数数据集来自发达国家，对新兴经济体中观察到的行为多样性代表性有限，并且驾驶员面部记录侵犯了隐私保护。我们提出了V-SenseDrive，这是第一个完全在巴基斯坦驾驶环境中收集的隐私保护型多模态驾驶行为数据集。V-SenseDrive结合了基于智能手机的惯性和GPS传感器数据与同步的道路视频，以记录多种道路类型（包括城市主干道、次要道路和高速公路）上的三种目标驾驶行为（正常、激进和危险）。数据是通过定制的Android应用程序收集的，该应用程序旨在捕获高频加速度计、陀螺仪和GPS数据流以及连续视频，所有数据源都经过精确的时间对齐，以实现多模态分析。这项工作的重点是数据采集过程，包括参与者选择、驾驶场景、环境考虑因素以及传感器视频同步技术。数据集被构建为原始层、处理层和语义层，确保了其对驾驶行为分类、交通安全分析和ADAS开发未来研究的适应性。通过代表巴基斯坦的真实驾驶情况，V-SenseDrive填补了全球驾驶行为数据集领域的一个关键空白，并为情境感知智能交通解决方案奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有驾驶行为数据集主要来自发达国家，无法充分代表发展中国家复杂的交通环境和驾驶行为模式。此外，直接记录驾驶员面部视频会带来隐私泄露的风险。因此，需要一种能够捕捉真实驾驶场景，同时保护驾驶员隐私的数据集，用于提升道路安全和开发更有效的驾驶辅助系统。

核心思路：V-SenseDrive的核心思路是融合智能手机传感器数据（加速度计、陀螺仪、GPS）和道路视频，构建一个多模态的驾驶行为数据集。通过传感器数据捕捉驾驶行为的物理特征，通过道路视频提供环境信息，同时采用隐私保护措施，避免直接记录驾驶员面部。

技术框架：V-SenseDrive的数据采集流程主要包括以下几个阶段：1) 参与者招募和驾驶场景设计；2) 使用定制的Android应用程序采集传感器数据和道路视频；3) 对采集的数据进行时间同步和校准；4) 将数据集构建为原始层、处理层和语义层。原始层包含原始传感器数据和视频；处理层包含经过预处理和同步的数据；语义层包含标注的驾驶行为信息。

关键创新：V-SenseDrive的关键创新在于：1) 它是首个在巴基斯坦驾驶环境中采集的隐私保护型多模态驾驶行为数据集，填补了现有数据集的空白；2) 它采用了多模态数据融合的方法，结合了传感器数据和道路视频，提供了更全面的驾驶行为信息；3) 它注重隐私保护，避免直接记录驾驶员面部，降低了隐私泄露的风险。

关键设计：该数据集使用定制的Android应用程序，以高频率（具体频率未知）采集加速度计、陀螺仪和GPS数据。视频采集也与传感器数据同步进行，确保数据的时间对齐。数据集分为原始层、处理层和语义层，方便不同研究人员使用。具体的隐私保护措施（如人脸模糊）和数据标注方法（如驾驶行为分类标准）的细节未知。

📊 实验亮点

由于论文主要关注数据集的构建，因此没有提供具体的实验结果。其亮点在于构建了一个新的、具有代表性的、隐私保护的驾驶行为数据集，为未来的研究奠定了基础。该数据集包含多种道路类型和驾驶行为，并进行了精确的时间对齐和多层结构化，为驾驶行为分类、交通安全分析和ADAS开发提供了宝贵的数据资源。

🎯 应用场景

V-SenseDrive数据集可广泛应用于道路安全研究、驾驶行为分析、高级驾驶辅助系统（ADAS）开发、保险风险评估和车队管理等领域。通过分析该数据集，可以更好地理解不同驾驶行为模式与道路安全之间的关系，开发更有效的驾驶辅助系统，并为保险公司提供更准确的风险评估依据。该数据集还有助于推动智能交通系统在发展中国家的应用。

📄 摘要（原文）

Road traffic accidents remain a major public health challenge, particularly in countries with heterogeneous road conditions, mixed traffic flow, and variable driving discipline, such as Pakistan. Reliable detection of unsafe driving behaviours is a prerequisite for improving road safety, enabling advanced driver assistance systems (ADAS), and supporting data driven decisions in insurance and fleet management. Most of existing datasets originate from the developed countries with limited representation of the behavioural diversity observed in emerging economies and the driver's face recording voilates the privacy preservation. We present V-SenseDrive, the first privacy-preserving multimodal driver behaviour dataset collected entirely within the Pakistani driving environment. V-SenseDrive combines smartphone based inertial and GPS sensor data with synchronized road facing video to record three target driving behaviours (normal, aggressive, and risky) on multiple types of roads, including urban arterials, secondary roads, and motorways. Data was gathered using a custom Android application designed to capture high frequency accelerometer, gyroscope, and GPS streams alongside continuous video, with all sources precisely time aligned to enable multimodal analysis. The focus of this work is on the data acquisition process, covering participant selection, driving scenarios, environmental considerations, and sensor video synchronization techniques. The dataset is structured into raw, processed, and semantic layers, ensuring adaptability for future research in driver behaviour classification, traffic safety analysis, and ADAS development. By representing real world driving in Pakistan, V-SenseDrive fills a critical gap in the global landscape of driver behaviour datasets and lays the groundwork for context aware intelligent transportation solutions.