Uncertainty-Aware Vision-based Risk Object Identification via Conformal Risk Tube Prediction
作者: Kai-Yu Fu, Yi-Ting Chen
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-25
备注: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于共形风险管预测的、不确定性感知的视觉风险目标识别方法
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 视觉风险目标识别 不确定性建模 共形预测 智能驾驶 风险管预测
📋 核心要点
- 现有视觉风险目标识别方法忽略不确定性，易受固定阈值影响，导致风险检测不稳定，尤其在复杂场景中。
- 论文提出共形风险管预测(CRTP)，统一建模时空风险不确定性，提供风险覆盖保证和校准的风险评分。
- 新数据集和指标用于评估多风险耦合场景，实验表明CRTP显著提升了视觉ROI的鲁棒性和下游任务性能。
📝 摘要（中文）
本文研究了基于目标重要性的视觉风险目标识别(Vision-ROI)问题，这是智能驾驶系统中危险检测的关键能力。现有方法进行确定性决策并忽略不确定性，这可能导致安全关键型故障。具体而言，在模糊场景中，固定的决策阈值可能导致过早或延迟的风险检测以及时间上不稳定的预测，尤其是在具有多个交互风险的复杂场景中。尽管存在这些挑战，但当前方法缺乏一个原则性框架来联合建模空间和时间上的风险不确定性。我们提出了共形风险管预测(Conformal Risk Tube Prediction)，这是一种统一的公式，可以捕获时空风险不确定性，为真实风险提供覆盖保证，并生成具有不确定性估计的校准风险分数。为了进行系统的评估，我们提出了一个新的数据集和指标，用于探测具有多风险耦合效应的各种场景配置，这些配置现有数据集不支持。我们系统地分析了影响不确定性估计的因素，包括场景变化、每个风险类别的行为以及感知误差传播。我们的方法比以前的方法有了显著的改进，增强了视觉ROI的鲁棒性和下游性能，例如减少了不必要的制动警报。更多定性结果，请访问我们的项目网页：https://hcis-lab.github.io/CRTP/
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决智能驾驶中视觉风险目标识别（Vision-ROI）问题，即准确识别图像中的潜在风险对象。现有方法主要采用确定性决策，忽略了场景的复杂性和感知误差带来的不确定性，导致在模糊场景下出现误判或漏判，影响驾驶安全。现有方法缺乏对风险不确定性的建模，无法提供可靠的风险评估。
核心思路：论文的核心思路是利用共形预测（Conformal Prediction）框架，构建一个能够量化和利用风险不确定性的预测模型。通过预测风险对象在时空上的“风险管”（Risk Tube），并结合共形预测的覆盖保证，确保真实风险对象大概率包含在预测的风险管内。这种方法能够提供更鲁棒和可靠的风险评估，减少误报和漏报。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 感知模块：用于检测和识别图像中的潜在风险对象。2) 风险预测模块：基于感知结果，预测每个风险对象在时空上的风险管。3) 共形预测模块：利用共形预测方法，对风险管进行校准，确保其覆盖真实风险对象的概率满足预设的置信水平。4) 决策模块：基于校准后的风险管和不确定性估计，进行风险评估和决策。
关键创新：论文的关键创新在于将共形预测框架引入到视觉风险目标识别任务中，并提出了共形风险管预测（CRTP）方法。与现有方法相比，CRTP能够显式地建模和利用风险不确定性，提供具有覆盖保证的风险预测。此外，论文还提出了一个新的数据集和评估指标，用于评估多风险耦合场景下的风险识别性能。
关键设计：在风险预测模块中，可以使用各种时序模型（如LSTM、Transformer）来预测风险对象在时空上的轨迹和风险程度。共形预测模块的关键在于选择合适的非一致性度量（Nonconformity Measure），用于衡量预测结果与真实情况之间的差异。损失函数的设计需要考虑风险预测的准确性和共形预测的覆盖率。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的数据集和任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了新的数据集和评估指标，用于评估多风险耦合场景下的风险识别性能。实验结果表明，CRTP方法在风险识别的准确性和鲁棒性方面均优于现有方法，能够显著减少不必要的制动警报，提升驾驶体验。具体的性能提升数据在论文中有详细展示，相较于基线方法有显著的改进。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶系统，提高车辆对潜在风险的感知能力，减少交通事故。通过提供更可靠的风险评估，可以优化车辆的决策策略，例如提前减速、变道或发出警告，从而提高驾驶安全性。此外，该方法还可以应用于机器人导航、工业安全等领域，提升系统在复杂环境中的安全性和可靠性。
📄 摘要（原文）
We study object importance-based vision risk object identification (Vision-ROI), a key capability for hazard detection in intelligent driving systems. Existing approaches make deterministic decisions and ignore uncertainty, which could lead to safety-critical failures. Specifically, in ambiguous scenarios, fixed decision thresholds may cause premature or delayed risk detection and temporally unstable predictions, especially in complex scenes with multiple interacting risks. Despite these challenges, current methods lack a principled framework to model risk uncertainty jointly across space and time. We propose Conformal Risk Tube Prediction, a unified formulation that captures spatiotemporal risk uncertainty, provides coverage guarantees for true risks, and produces calibrated risk scores with uncertainty estimates. To conduct a systematic evaluation, we present a new dataset and metrics probing diverse scenario configurations with multi-risk coupling effects, which are not supported by existing datasets. We systematically analyze factors affecting uncertainty estimation, including scenario variations, per-risk category behavior, and perception error propagation. Our method delivers substantial improvements over prior approaches, enhancing vision-ROI robustness and downstream performance, such as reducing nuisance braking alerts. For more qualitative results, please visit our project webpage: https://hcis-lab.github.io/CRTP/