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Understanding Driving Risks using Large Language Models: Toward Elderly Driver Assessment

发布时间:2026/9/28 3:32:43 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
Understanding Driving Risks using Large Language Models: Toward Elderly Driver Assessment
文章主要内容总结本文研究了多模态大语言模型(具体为ChatGPT-4o)利用静态行车记录仪图像进行类人交通场景解读的潜力,重点聚焦与老年司机评估相关的三项任务:交通密度评估、交叉口可见性评估和停车标志识别。这些任务需上下文推理而非简单目标检测。研究采用零样本、少样本和多样本提示策略,以人类标注为基准,通过精确率、召回率和F1分数评估模型性能。结果显示,提示设计对模型性能影响显著:交叉口可见性的召回率从零样本的21.7%提升至多样本的57.0%;交通密度的一致性从53.5%提升至67.6%;停车标志识别中,模型精确率较高(达86.3%)但召回率较低(约76.7%),表现出保守响应倾向。输出稳定性分析发现,人类和模型在结构模糊场景中均存在解读困难,但模型的解释文本与预测一致,增强了可解释性。研究表明,合理设计提示后,大语言模型有望成为场景级驾驶风险评估的辅助工具,未来需通过更大数据集、更多样标注者和下一代模型架构拓展其适用性。文章创新点提示设计对交通场景解读的影响:系统研究了零样本、少样本思维链(CoT)和多样本思维链三种提示策略对ChatGPT-4o评估交通场景中结构化风险元素的作用,明确了准确一致评估所需的上下文指导程度,为AI辅助驾驶评估的提示构建提供了实践见解。人机判断对比分析:将AI生成标签与人类评分对比,评估模型与人类风险感知的接近程度,揭示了两者推理的一致性与分歧点,为模型可靠性及安全关键任务中人类监督的必要性提供了参考。Abstract

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