Manual on Uniform Traffic Control Devices

VLM增强交通标志评估，性能优于人工方法

研究人员开发了一个新的框架，利用三个微调的视觉语言模型（VLM）来全面评估交通标志的状况。该系统整合了白天的视觉性能（评估清晰度、颜色、表面完整性和周围环境）和夜间的逆反射性能测量。该框架使用情感分析和CLIP评分将VLM的预测转换为数值分数，最终创建一个标志状况指数（SCI）用于维护指导。评估显示，LLaVA和Qwen模型的表现优于InternVL，相似性得分在0.67-0.76之间，并且该系统标记了462个标志中的68个需要立即更换。