Стимулы дорожной опасности: аннотированные натуралистичные видеозаписи дорожных ситуаций для изучения обнаружения опасностей и восприятия сцены

Road Hazard Stimuli: Annotated naturalistic road videos for studying hazard detection and scene perception
Benjamin Wolfe, Jiali Song, Anna Kosovicheva
2023-12-11

обнаружение опасностейвидео с реальных дорогоценки воспринимаемой опасностипространственно-временные аннотации
Вождение требует зрения, однако имеется мало эмпирических данных о том, как зрение и когниция поддерживают безопасное вождение. Трудно изучать восприятие во время реального вождения, поскольку экспериментальная строгость, необходимая для этого, была бы опасной и неэтичной при реализации на дороге. Дорожная среда сложна, динамична и чрезвычайно варьируема, что делает её точную имитацию в симуляции крайне сложной. Наше предлагаемое решение — изучать зрение с помощью стимулов, отражающих эту присущую сложность, используя видеоматериалы реальных дорожных ситуаций. В этой связи мы составили набор из 750 видеоклипов, собранных краудсорсингом (434 с опасностью и 316 без опасности), которые аннотированы пространственно, временно и по категориям. Эти аннотации описывают, где появляется опасность, что это такое и когда она происходит. Кроме того, воспринимаемая опасность меняется от момента к моменту и не сводится к простому бинарному суждению обнаружения. Чтобы зафиксировать этот более детализированный аспект наших стимулов, мы попросили 48 наблюдателей оценить воспринимаемую степень опасности 1 356 коротких видеоклипов, взятых из этих 750 исходных роликов, по непрерывной шкале. Эти оценки охватывают весь диапазон шкалы, характеризуются высоким межэкспертным согласием и устойчивы к опыту вождения. Этот новый набор стимулов полезен не только для понимания способности водителей обнаруживать опасности, но также является инструментом для изучения динамического восприятия сцен и других аспектов зрительной функции. Хотя этот набор стимулов первоначально был разработан для поведенческих исследований, он также может быть полезен исследователям в других областях, таких как безопасность дорожного движения или компьютерное зрение.
1
Создан набор из 750 видеоклипов реального вождения, полученных краудсорсингом, включающий 434 клипа с опасностями и 316 без опасностей.
2
Клипы пространственно, временно и категориально аннотированы, указывая, где появляется опасность, что это и когда происходит.
3
Оценки опасности демонстрируют высокое межэкспертное согласие и устойчивы к опыту вождения участников.
4
Воспринимаемая опасность измерялась непрерывно: 48 наблюдателей оценили 1356 коротких клипов по непрерывной шкале, охватывающей весь диапазон.
5
Набор стимулов полезен для исследований обнаружения опасностей и динамического восприятия сцены, а также пригоден для задач безопасности дорожного движения и компьютерного зрения.

Аннотированный набор из 750 натуралистичных видеоклипов с дорог (собранных краудсорсингом; 434 с опасностями и 316 без опасностей) и 1356 коротких отрывков с оценками, используемых как стимулы

Восприятие и обнаружение дорожных опасностей, включая пространственные, временные и категориальные аннотации и непрерывные оценки воспринимаемой опасности для изучения динамического восприятия сцены и поведения водителей при обнаружении опасностей

Publication Details
Publication Date
2023-12-11
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
16
Access Type
Author Information
Authors
Benjamin Wolfe
Jiali Song
Anna Kosovicheva
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%