Navigating in the Dark: A Multimodal Framework and Dataset for Nighttime Traffic Sign Recognition
作者: Aditya Mishra, Akshay Agarwal, Haroon Lone
分类: cs.CV, cs.CY
发布日期: 2025-11-21
💡 一句话要点
提出LENS-Net和INTSD数据集，解决夜间交通标志识别难题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 夜间交通标志识别 多模态学习 图像增强 图卷积神经网络 CLIP模型 智能交通系统
📋 核心要点
- 夜间交通标志识别受限于光照不足和缺乏高质量数据集，现有视觉架构难以在低照度下保持鲁棒性，且未能有效利用多模态信息。
- 论文提出LENS-Net，通过自适应图像增强进行光照校正和标志定位，并结合多模态CLIP-GCNN分类器，利用跨模态注意力和图推理实现鲁棒识别。
- 实验结果表明，LENS-Net优于现有框架，消融实验验证了其关键组件的有效性，并公开了数据集INTSD和LENS-Net代码。
📝 摘要（中文）
本文针对夜间交通标志识别的挑战，提出了一种多模态框架和数据集。由于视觉噪声和公开夜间数据集的稀缺，夜间交通标志识别仍然面临困难。为了克服这些限制，首先，我们引入了INTSD，这是一个大规模数据集，包含在印度不同地区收集的街道级夜间交通标志图像。该数据集涵盖了41个交通标志类别，在不同的光照和天气条件下捕获，为检测和分类任务提供了全面的基准。为了评估INTSD在夜间标志识别方面的性能，我们使用最先进的检测和分类模型进行了广泛的评估。其次，我们提出了LENS-Net，它集成了自适应图像增强检测器，用于联合光照校正和标志定位，然后是结构化的多模态CLIP-GCNN分类器，该分类器利用跨模态注意力和基于图的推理来实现鲁棒和语义一致的识别。我们的方法优于现有的框架，消融研究证实了其关键组件的有效性。数据集和LENS-Net的代码已公开发布。
🔬 方法详解
问题定义：夜间交通标志识别面临的主要问题是光照条件差，导致图像质量下降，以及缺乏大规模、高质量的夜间交通标志数据集。现有方法在低光照条件下的鲁棒性不足，并且未能充分利用多模态信息进行识别。这限制了智能交通系统和自动驾驶技术在夜间的应用。
核心思路：论文的核心思路是构建一个多模态框架，该框架能够同时处理图像的光照问题和利用多模态信息进行鲁棒识别。通过自适应图像增强来改善图像质量，并结合CLIP-GCNN分类器，利用跨模态注意力和图推理来提高识别的准确性和鲁棒性。
技术框架：LENS-Net框架包含两个主要模块：自适应图像增强检测器和多模态CLIP-GCNN分类器。首先，自适应图像增强检测器用于联合进行光照校正和交通标志定位。然后，将检测到的交通标志输入到多模态CLIP-GCNN分类器中，该分类器利用跨模态注意力和基于图的推理来进行最终的交通标志识别。
关键创新：LENS-Net的关键创新在于其集成了自适应图像增强和多模态CLIP-GCNN分类器。自适应图像增强能够有效地改善低光照条件下的图像质量，而多模态CLIP-GCNN分类器则能够充分利用跨模态信息，提高识别的鲁棒性和准确性。此外，使用GCNN进行图推理，能够利用交通标志之间的语义关系，进一步提高识别的准确性。
关键设计：自适应图像增强检测器采用了一种可学习的图像增强方法，能够根据输入图像的光照条件自适应地调整增强参数。多模态CLIP-GCNN分类器利用CLIP模型提取图像和文本特征，并通过跨模态注意力机制将它们融合在一起。GCNN则用于建模交通标志之间的语义关系，并利用这些关系来提高识别的准确性。损失函数包括检测损失、分类损失和跨模态对齐损失，用于优化整个网络。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的LENS-Net在INTSD数据集上取得了显著的性能提升，超越了现有的交通标志识别方法。消融实验表明，自适应图像增强和多模态CLIP-GCNN分类器是LENS-Net成功的关键因素。具体性能数据在论文中详细给出，证明了该方法在夜间交通标志识别方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能交通系统、自动驾驶、夜间道路安全监控等领域。通过提高夜间交通标志识别的准确性和鲁棒性，可以提升夜间行车安全，减少交通事故的发生。未来，该技术可进一步扩展到其他低光照场景下的目标识别任务，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Traffic signboards are vital for road safety and intelligent transportation systems, enabling navigation and autonomous driving. Yet, recognizing traffic signs at night remains challenging due to visual noise and scarcity of public nighttime datasets. Despite advances in vision architectures, existing methods struggle with robustness under low illumination and fail to leverage complementary mutlimodal cues effectively. To overcome these limitations, firstly, we introduce INTSD, a large-scale dataset comprising street-level night-time images of traffic signboards collected across diverse regions of India. The dataset spans 41 traffic signboard classes captured under varying lighting and weather conditions, providing a comprehensive benchmark for both detection and classification tasks. To benchmark INTSD for night-time sign recognition, we conduct extensive evaluations using state-of-the-art detection and classification models. Secondly, we propose LENS-Net, which integrates an adaptive image enhancement detector for joint illumination correction and sign localization, followed by a structured multimodal CLIP-GCNN classifier that leverages cross-modal attention and graph-based reasoning for robust and semantically consistent recognition. Our method surpasses existing frameworks, with ablation studies confirming the effectiveness of its key components. The dataset and code for LENS-Net is publicly available for research.