arXiv · cs.AI · Zhengshu Zhou, Shaoyu Wang, Lu Tao, Xinhui Hu, Jiaqi Gu, Tingting Zhao · 10 小时前模型评分39
Safety4DM：面向车路云协同驾驶风险感知动态地图的视觉语言框架
Safety4DM: A Vision-Language Framework for Risk-Aware Dynamic Maps in Vehicle-Road-Cloud Collaborative Driving
导读
Safety4DM 是面向车路云协同动态地图的安全语言系统，先构建覆盖四类路况、四级风险的 RoadRisk 真实道路图像数据集，并微调视觉语言模型输出结构化风险表示。紧凑的 Qwen3-VL-4B 微调后风险感知准确率达 89.83%；配套的 SafeStep 自然语言查询机制在五个模型家族 20B 及以上模型上均超过 93% 查询准确率。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 存在未解决的相邻类别：ai-tooling、foundation-models，需要人工复核。
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：交通与物流
事件类型：研究发布
证据摘录
- “To close these gaps, we propose Safety4DM, a safety-oriented language system for VRC dynamic maps.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org