基于多模态融合的城市道路场景视频描述模型研究

Multimodal fusion for video captioning on urban road scene
李铭兴a,b
徐成a,b
李学伟a,b
刘宏哲a,b
闫晨阳a,b
廖文森a,b
北京联合大学 a. 北京市信息服务工程重点实验室; b. 脑与认知智能北京实验室, 北京 100101

摘要

城市道路视频描述存在仅考虑视觉信息而忽视了同样重要的音频信息的问题,多模态融合算法是解决此问题的方案之一。针对现有基于Transformer的多模态融合算法都存在着模态之间融合性能低、计算复杂度高的问题,为了提高多模态信息之间的交互性,提出了一种新的基于Transformer的视频描述模型多模态注意力瓶颈视频描述(multimodal attention bottleneck for video captioning,MABVC)。首先使用预训练好的I3D和VGGish网络提取视频的视觉和音频特征并将提取好的特征输入到Transformer模型当中,然后解码器部分分别训练两个模态的信息再进行多模态的融合,最后将解码器输出的结果经过处理生成人们可以理解的文本描述。在通用数据集MSR-VTT、MSVD和自建数据集BUUISE上进行对比实验,通过评价指标对模型进行验证。实验结果表明,基于多模态注意力融合的视频描述模型在各个指标上都有明显提升。该模型在交通场景数据集上依旧能够取得良好的效果,在智能驾驶行业具有很大的应用前景。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(62171042,62102033,61906017,61802019)
北京市重点科技项目(KZ202211417048)
协同创新中心资助项目(CYXC2203)
北京联合大学学术研究项目(BPHR2020DZ02,ZB10202003,ZK40202101,ZK120202104)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.06.0275
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 607-611,640
文章编号: 1001-3695(2023)02-049-0607-05

发布历史

[2022-08-11] 优先出版
[2023-02-05] 印刷出版

引用本文

李铭兴, 徐成, 李学伟, 等. 基于多模态融合的城市道路场景视频描述模型研究 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (2): 607-611,640. (Li Mingxing, Xu Cheng, Li Xuewei, et al. Multimodal fusion for video captioning on urban road scene [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (2): 607-611,640. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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