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Avançando a Segurança no Trânsito Através de Perguntas e Respostas em Vídeo

Um novo conjunto de dados ajuda a melhorar a habilidade dos motoristas em interpretar sinais de trânsito.

― 8 min ler


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Texto e sinais que a gente encontra na estrada são super importantes para os motoristas. Eles ajudam a garantir a segurança e a manter a atenção no que tá rolando ao redor. Reconhecer esses textos enquanto dirige pode ser complicado, já que eles aparecem só por um instante. Pra ajudar os motoristas, precisamos de sistemas que consigam ler e entender rápido esses sinais e textos assim que aparecem nos vídeos. Esses sistemas não devem apenas capturar o que veem, mas também acompanhar as mudanças ao longo do tempo.

Pra resolver essa necessidade, criamos um novo conjunto de dados chamado RoadTextVQA. Esse conjunto é focado em responder perguntas relacionadas a textos e sinais vistos em vídeos de direção. Ele inclui vídeos gravados em vários países e traz perguntas baseadas nos textos ou sinais que aparecem nesses clipes. Testamos alguns dos melhores sistemas de resposta a perguntas em vídeos atualmente com nosso conjunto de dados, mostrando que ainda tem muito espaço pra melhorar nesse campo. O conjunto pode ajudar a avançar pesquisas sobre sistemas que apoiam motoristas e que respondem perguntas baseadas em textos da estrada.

Importância dos Sinais e Textos Rodoviários

Os sinais e textos nas estradas têm papéis cruciais em direcionar os motoristas e fornecer informações essenciais. Por exemplo, sinais de limite de velocidade dizem aos motoristas quão rápido eles podem ir. Outros sinais podem indicar saídas ou áreas onde pode ter obras. Saber o que esses sinais dizem é fundamental pra tomar decisões seguras ao dirigir. Se os motoristas conseguem ler e entender as marcações e sinais nas estradas, eles têm menos chances de cometer erros e mais chances de seguir as leis de trânsito.

Mas, reconhecer textos enquanto dirige apresenta desafios. Os textos geralmente aparecem em movimento, dificultando a leitura. Além disso, fatores ambientais como iluminação e imagens desfocadas podem afetar a visibilidade. Por causa disso, a necessidade de tecnologia que ajude os motoristas a interpretar essas informações cruciais é mais urgente do que nunca.

O que é Video Question Answering (VideoQA)?

Video Question Answering, ou VideoQA, é uma área de estudo que tá crescendo, onde sistemas são desenvolvidos pra responder perguntas sobre o que tá rolando em um vídeo. Nas áreas tradicionais relacionadas a imagens e vídeos, os pesquisadores costumam focar nos elementos visuais-quais objetos ou pessoas estão presentes. No entanto, textos são frequentemente encontrados em cenas externas, tornando importante incluir o reconhecimento de texto nos sistemas de VideoQA.

Conjuntos de dados anteriores para VideoQA não focavam muito na leitura de textos. Eles basicamente faziam perguntas sobre detalhes visuais. Conjuntos de dados mais novos começaram a preencher essa lacuna, enfatizando a compreensão de textos, especialmente em vídeos. Nosso conjunto, RoadTextVQA, tem como objetivo combinar a necessidade de responder perguntas baseadas em conteúdo visual e na leitura de textos nas estradas.

Características do RoadTextVQA

O conjunto de dados RoadTextVQA inclui vídeos de direção de vários países e contém perguntas especificamente ligadas ao texto ou sinais presentes nesses vídeos. Com mais de 10.000 perguntas e mais de 3.000 vídeos, é um dos conjuntos de dados mais extensos do tipo focado em conteúdo relacionado a estradas. O conjunto também fornece insights únicos sobre quão bem os modelos atuais conseguem responder perguntas que exigem entender conteúdo escrito das filmagens.

Categorizamos as perguntas em dois tipos principais: “baseadas em texto” e “baseadas em sinais rodoviários.” Perguntas baseadas em texto dependem da leitura dos textos vistos nos vídeos, enquanto as perguntas sobre sinais rodoviários lidam com a interpretação das mensagens transmitidas por vários sinais de trânsito.

Processo de Coleta de Dados

Nosso conjunto foi montado usando vídeos de um conjunto pré-existente conhecido como RoadText-3K e clipes adicionais obtidos de plataformas de vídeo populares. O conjunto RoadText-3K é conhecido por conter vídeos curtos de direção com muito texto, tornando-o adequado pro nosso projeto. Também coletamos um bom número de vídeos de câmeras de painel de fontes públicas pra garantir um conjunto de dados bem diversificado.

Os vídeos coletados mostram textos em várias línguas e vêm de diferentes locais geográficos, incluindo Estados Unidos, Europa e Índia. No entanto, as perguntas foram feitas especificamente para textos em inglês pra manter a consistência em todo o conjunto.

Anotação de Perguntas e Respostas

Pra garantir qualidade, contratamos pessoas habilitadas em inglês pra criar os pares de perguntas e respostas. Esses anotadores passaram por um treinamento e um teste pra confirmar que entenderam a tarefa. O processo de criar perguntas e respostas teve duas etapas: a primeira etapa envolveu adicionar perguntas baseadas em textos ou sinais vistos nos vídeos, enquanto na segunda etapa, um anotador diferente verificou essas perguntas e forneceu respostas adequadas.

Os anotadores foram instruídos a manter as perguntas claras e relevantes pra evitar ambiguidades. Apenas um número limitado de perguntas foi permitido pra cada vídeo, mantendo o conjunto focado e gerenciável.

Estatísticas do Conjunto de Dados

O conjunto RoadTextVQA consiste em 3.222 vídeos e 10.500 pares de perguntas e respostas. A distribuição das perguntas é diversa, com muitas delas focadas em aspectos práticos como limites de velocidade e detalhes sobre negócios encontrados ao longo das estradas. A singularidade tanto das perguntas quanto das respostas foi mantida em todo o conjunto, atendendo a vários cenários do mundo real que os motoristas podem encontrar.

Modelos Existentes Usados para Avaliação

Pra avaliar como os modelos atuais conseguem lidar com perguntas do nosso conjunto de dados, testamos vários sistemas populares de VideoQA. Esses incluem modelos que analisam os elementos visuais dos vídeos e aqueles que incorporam reconhecimento de texto. Embora esses modelos mostrem potencial, os resultados indicam que eles têm dificuldades com os desafios únicos apresentados pelo nosso conjunto, especialmente no que diz respeito à leitura e interpretação de textos rodoviários.

Desafios Enfrentados

Um dos desafios mais significativos é a natureza efêmera do texto na estrada. O texto pode ser parcialmente obscurecido ou distorcido devido à velocidade ou às condições ambientais. Isso significa que os modelos precisam lidar efetivamente com essas dificuldades pra fornecer respostas precisas.

Além disso, conjuntos de dados existentes costumam focar em textos mais claros e embutidos, enquanto nosso conjunto inclui textos que são submetidos a vários desafios visuais. Ficou claro através dos testes que a exigência de um entendimento complexo do texto em cenários de direção demanda melhorias nas técnicas atuais de VideoQA.

Resultados da Avaliação

Os modelos de VideoQA existentes tiveram dificuldades significativas com nosso conjunto de dados. Por exemplo, a precisão das previsões permaneceu baixa, mostrando que muitos modelos não estavam totalmente equipados pra lidar com as nuances do reconhecimento de texto rodoviário.

Os resultados dos testes destacaram a necessidade de futuras tecnologias que sejam melhor adaptadas às exigências específicas de leitura de textos enquanto se dirige. Os modelos mostraram desempenho melhor em perguntas não relacionadas à extração de texto do vídeo, o que sugere que entender as cenas visuais de maneira geral pode não ser suficiente sem sólidas capacidades de reconhecimento de texto.

Direções Futuras

Olhando pra frente, tem várias maneiras de melhorar essa área de pesquisa. Trabalhos futuros podem envolver a expansão do conjunto de dados incluindo vídeos de outras regiões pra criar uma base de conteúdo e perguntas mais ampla. Isso ajudaria a reduzir quaisquer preconceitos vistos nos dados atuais.

Além disso, seria benéfico explorar novas arquiteturas para modelos. Treinar modelos que incluam explicitamente sinais e textos rodoviários ajudaria a melhorar as respostas relacionadas a esses elementos. Integrar conhecimento específico no sistema também apoiaria os avanços nesse campo.

Conclusão

O conjunto de dados RoadTextVQA serve como um recurso-chave para futuras pesquisas em VideoQA focadas em conteúdo relacionado a estradas. Ao enfatizar tanto a compreensão de texto quanto a visual, ele estabelece as bases pra desenvolver melhores ferramentas de assistência ao motorista e navegação. Os desafios destacados pela nossa avaliação indicam que ainda é preciso mais trabalho pra criar modelos que consigam ler e raciocinar sobre textos em vídeos de direção.

Em resumo, integrar o reconhecimento de texto em cena e sinais rodoviários em sistemas de VideoQA é essencial pra melhorar as tecnologias de suporte ao motorista. À medida que a pesquisa avança, a incorporação de conjuntos de dados diversos, modelos inovadores e aplicações do mundo real vai abrir caminho pra uma nova geração de sistemas inteligentes que priorizam tanto a segurança quanto a conveniência nas estradas.

Fonte original

Título: Reading Between the Lanes: Text VideoQA on the Road

Resumo: Text and signs around roads provide crucial information for drivers, vital for safe navigation and situational awareness. Scene text recognition in motion is a challenging problem, while textual cues typically appear for a short time span, and early detection at a distance is necessary. Systems that exploit such information to assist the driver should not only extract and incorporate visual and textual cues from the video stream but also reason over time. To address this issue, we introduce RoadTextVQA, a new dataset for the task of video question answering (VideoQA) in the context of driver assistance. RoadTextVQA consists of $3,222$ driving videos collected from multiple countries, annotated with $10,500$ questions, all based on text or road signs present in the driving videos. We assess the performance of state-of-the-art video question answering models on our RoadTextVQA dataset, highlighting the significant potential for improvement in this domain and the usefulness of the dataset in advancing research on in-vehicle support systems and text-aware multimodal question answering. The dataset is available at http://cvit.iiit.ac.in/research/projects/cvit-projects/roadtextvqa

Autores: George Tom, Minesh Mathew, Sergi Garcia, Dimosthenis Karatzas, C. V. Jawahar

Última atualização: 2023-07-08 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2307.03948

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.03948

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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