SmartRSD: An Intelligent Multimodal Approach to Real-Time Road Surface Detection for Safe Driving

要約

路面状況を正確かつ迅速に識別することで、車両は速度変更や特定のトラクション コントロール技術の使用などの動作を調整して、事故の可能性やドライバーや歩行者への潜在的な危険を軽減できます。
しかし、路面を検出するための既存の方法のほとんどは視覚データのみに依存しており、道路が瓦礫で覆われている場合、低照度の状態、または霧がある場合など、特定の状況では不十分な場合があります。
そこで、音声と画像を統合して路面状態を自動検出するマルチモーダルアプローチを導入します。
提案された方法の堅牢性は、さまざまな環境条件および路面タイプの下で収集された多様なデータセットでテストされます。
広範な評価を通じて、リアルタイム シナリオで路面状況を正確に特定するマルチモーダル アプローチの有効性と信頼性を実証します。
私たちの調査結果は、交通安全を強化し、事故のリスクを最小限に抑えるために、聴覚と視覚の合図を統合する可能性を浮き彫りにしています。

要約(オリジナル)

Precise and prompt identification of road surface conditions enables vehicles to adjust their actions, like changing speed or using specific traction control techniques, to lower the chance of accidents and potential danger to drivers and pedestrians. However, most of the existing methods for detecting road surfaces solely rely on visual data, which may be insufficient in certain situations, such as when the roads are covered by debris, in low light conditions, or in the presence of fog. Therefore, we introduce a multimodal approach for the automated detection of road surface conditions by integrating audio and images. The robustness of the proposed method is tested on a diverse dataset collected under various environmental conditions and road surface types. Through extensive evaluation, we demonstrate the effectiveness and reliability of our multimodal approach in accurately identifying road surface conditions in real-time scenarios. Our findings highlight the potential of integrating auditory and visual cues for enhancing road safety and minimizing accident risks

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