WhispAdapt：在资源匮乏的达罗毗荼语系语言中实现的多语言方言识别技术

《Array》：WhispAdapt: Multilingual dialect recognition in low-resource Dravidian languages

提出基于MFF-YNet的多模态行人轨迹预测模型，整合台湾本地数据集的头方向、行为、状态及车辆距离特征，优化YNet架构，显著降低平均位移误差（ADE）和最终位移误差（FDE），提升自动驾驶安全。

　　
本文聚焦于智能交通系统中行人的轨迹预测问题，提出了一种基于多模态特征融合的YNet改进模型MFF-YNet。研究团队针对传统模型在动态复杂环境中表现不足的痛点，结合台湾本地交通场景的特殊需求，构建了包含12类高危行为标注的专用数据集，并创新性地将行人头部方向、行为状态、道路使用特征等引入预测模型，显著提升了车辆视角下的行人轨迹预测精度。

一、研究背景与挑战分析
在自动驾驶技术快速发展的背景下，车辆对周围行人轨迹的精准预测成为确保交通安全的核心技术指标。传统方法依赖人工设计特征和规则判断，难以有效捕捉动态场景中的复杂行人行为。以Social-LSTM为代表的深度学习模型虽取得突破，但其主要针对鸟瞰视角数据，存在三大局限：首先，缺乏对车辆视角下行人微表情（如头部方向）的捕捉能力；其次，未充分整合道路环境的多维信息（如车道位置、交通规则状态）；最后，现有数据集多基于开放场景采集，对台湾地区特有的狭窄巷道、摩托车违规变道等12类高危场景覆盖不足。

二、创新性技术方案
1. 多模态特征体系构建
研究团队自主研发了包含87个2-3分钟长视频的台湾行人轨迹数据集，首次系统标注了头部方向（±180°以15°为步长）、行为状态（行走/奔跑/驻立）、道路使用（横穿/路边行走等6类）等关键特征。通过三维激光雷达与车载摄像头融合获取的米级距离数据，构建了包含空间坐标、场景ID、时间戳的复合特征矩阵。

2. 融合架构优化
在YNet原有时空编码器（Ue）的基础上，创新性地设计了四路并行特征分支：
- 头部方向编码器：将连续角度离散化为13维一热编码
- 行为状态编码器：4维状态分类编码（正常/分心/受伤/怀孕）
- 道路使用编码器：6维场景交互编码（如非法横穿、有效等待等）
- 车辆距离编码器：3维距离梯度编码（0-5m/5-10m/10m+）

各分支通过全连接层进行特征升维后，与Ue输出的时空特征进行通道级融合。这种设计既保留了U-Net的 skip connection 优势，又通过特征拼接实现了多模态信息的有机整合。

3. 计算效率优化策略
针对实时应用需求，研究团队采取三项优化措施：
- 特征压缩技术：将原始32x32通道特征降至33通道（融合后）
- 动态卷积操作：在解码阶段根据预测置信度调整卷积核尺寸
- 混合精度训练：采用FP16/FP32混合精度计算，在NVIDIA RTX 3080上实现50ms/帧的推理速度

三、实验验证与效果分析
1. 基准测试对比
在ETH/UCY基准数据集上，MFF-YNet展现出显著优势：
- 平均ADE/FDE达到0.20/0.29，优于S-GAN（0.62/1.27）和TPPO+Soft（0.79/1.42）
- 在Hotel场景的ADE/FDE分别达到0.10/0.14，接近最新NSP-SFM模型水平（0.18/0.26）
- 车辆距离特征（P_Distance）虽单独提升有限（ADE仅+0.06），但与其他特征组合时效果倍增

2. 特征融合有效性验证
通过特征组合实验揭示了各模块的贡献度：
- 头部方向特征使模型对转向意图的识别准确率提升23%
- 道路使用特征（P_RoadUsage）与状态特征（P_Status）组合使ADE降低19.7%
- 行为状态特征在复杂天气条件下的预测稳定性提升41%
- 多模态融合使模型在12类台湾特有场景中的平均误差降低34%

3. 实时预警系统实现
研究团队开发了基于ROI（兴趣区域）的实时预警模块，当预测轨迹进入车辆安全距离（3-5m）时，系统自动触发三级预警：
- 黄灯预警（3m外）：推送轨迹预测热力图
- 橙灯预警（1m内）：启动预制动系统
- 红灯预警（0.5m内）：触发紧急避让
在实测场景中，该系统成功将碰撞风险降低72%，响应时间缩短至120ms以内。

四、理论突破与应用价值
1. 多模态协同机制
提出"感知-认知-决策"三级融合架构：
- 感知层：通过图像语义分割提取道路拓扑信息
- 认知层：融合头部方向（反映决策意图）与道路使用状态（反映行为约束）
- 决策层：动态权重分配机制根据场景危险度调整各特征贡献度

2. 本地化适配优势
针对台湾地区特有的交通生态设计的核心价值：
- 摩托车违规变道识别准确率提升至89%
- 路边摊贩区域行人聚集预测误差降低至12.3%
- 夜间低光照场景下的轨迹预测FDE控制在0.41m以内
- 捷运站等复杂节点场景的ADE比传统模型减少37%

3. 伦理安全设计
创新性引入的"安全边界"约束机制：
- 动态计算行人安全区域（考虑速度、加速度、障碍物分布）
- 建立意图置信度评估体系（基于头部方向稳定性指数）
- 开发伦理对齐模块，确保预测轨迹符合交通法规优先级

五、未来发展方向
研究团队规划了三个维度的技术演进：
1. 数据扩展工程
- 计划采集200小时台湾特色街景视频（含骑楼结构、窄巷会车等场景）
- 开发多传感器同步标注工具（激光雷达+摄像头+雷达）
- 构建包含天气、光照、交通管制状态的多模态标注体系

2. 模型轻量化方案
- 研发通道剪枝算法（目标模型参数量降至1.8M）
- 设计边缘计算专用架构（FLOPS优化比达1:3.2）
- 开发联邦学习框架，实现跨场景参数共享

3. 生态集成计划
- 与车路协同系统对接，实现5G-V2X通信协议集成
- 开发数字孪生训练平台，模拟台湾地区200+种交通场景
- 构建多模态预警决策树，整合ADAS系统实时数据

本研究在智能驾驶领域的重要贡献体现在三个方面：首次将头部生物特征纳入轨迹预测模型，构建了首个针对车辆视角的行人行为数据库，以及开发出具有伦理约束的预测系统。这些突破为解决复杂城市环境中的自动驾驶安全难题提供了新的技术路径，其多模态融合框架可扩展应用于无人机配送、智慧港口等需要精细环境感知的领域。

实验数据表明，在典型台湾都市道路场景中，MFF-YNet的轨迹预测准确度达到92.3%，较传统模型提升41.7%。特别在摩托车与行人交互场景中，预测FDE稳定在0.38m以下，较基准模型降低63.2%。系统已通过台铁智能驾驶实验室的V2X通信协议测试，并计划在2024年进行实车道路测试。

本研究为智能交通系统发展提供了重要参考，其多模态融合架构与本地化适配经验，对亚洲多 Ví d? countries具有借鉴意义。未来研究将重点突破小样本学习瓶颈，开发适应不同文化交通场景的泛化模型。