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摘要 - 飞行员和骑自行车的人是最脆弱的，但也是最不可预测的交通参与者。由于他们在高度自由度和方向突然变化的城市环境中移动的能力，他们的运动仍然具有挑战性。我们提出了一个驾驶员援助系统，以应对其中一些挑战。我们的系统由一个由各种自动编码器和长期短期内存网络制成的世界模型组成。世界模型从脆弱的流量参与者的角度获取视力和动作数据，并在提前一秒钟内生成其环境的视觉预测（图像）。我们系统的第二部分是一个基于变压器的描述系统，该系统采取了预测的感知，在这里，作为一个展示，如果汽车和易受伤害的交通参与者之间的碰撞似乎即将到来，则将其抽象为文本警告。我们的描述系统有助于将驾驶员的危险情况与上下文相关，并可以扩展到其他驾驶员援助系统，例如盲点检测。我们在使用CARLA的模拟中生成的数据集上评估了我们的系统。索引术语 - 自主驾驶，机器学习，视频描述，世界模型
事故预测的语义视频分析
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