赛题：智能驾驶汽车虚拟仿真视频数据理解赛道
任务：
输入：元宇宙仿真平台生成的前视摄像头虚拟视频数据（8-10秒左右）；
输出：对视频中的信息进行综合理解，以指定的json文件格式，按照数据说明中的关键词（key）填充描述型的文本信息（value，中文/英文均可以）
初赛提交格式：
{
"author" : "abc" ,
"time" : "YYMMDD",
"model" : "model_name",
"test_results" :[
{
"clip_id" : "xxxx_1",
"scerario" : "cityroad",
"weather":"unknown",
"period":"night",
"road_structure":"ramp",
"general_obstacle":"nothing",
"abnormal_condition":"nothing",
"ego_car_behavior":"turning right",
"closest_participants_type":"passenger car",
"closest_participants_behavior":"braking"
},
{
"clip_id" : "xxxx_2"
... ...
},
... ...
}参赛者可采用不同的人工智能的模型和算法，推理出对应视频的描述语言，参赛者可以在给定的备选答案中选出一个正确的答案，如果其描述语言不在给定的备选答案中，也可以给出一个最佳的答案。
系统会针对参赛者提交的json文件，通过描述型的文本信息与真值进行对比，综合得出分数；其中，“距离最近的交通参与者的行为”的题目为2分，其它题目为1分；每个视频的满分为10分。每一个视频结果中的key值，需要参考数据说明的json格式示例，请勿进行修改。
对于真值部分，组织者会建立对应的中英文近义词作为真值列表，只要在该列表中就获得分数，例如真值“雨天” = [“雨天”， “雨”， “小雨”… , “rainy”, “rain”, “raining”…]，参赛选手可以选择对应的近义词来进行作答，但每一项的真值列表不公开，仅体现在后台程序中。
在百度AI Studio上运行代码：
运行中：
保持了生成的json文件：
这里提交结果，测评后得到成绩：
