基于视觉的交通事故检测与预判：综述
人工智能
2023-08-31 v1
摘要
交通事故检测与预判是一个顽固的道路安全问题，已投入艰苦的努力。随着视频数据的快速增长，基于视觉的交通事故检测与预判（称为 Vision-TAD 和 Vision-TAA）成为安全驾驶和监控安全的最后一英里问题。然而，交通事故的长尾、不平衡、高度动态、复杂和不确定特性形成了 Vision-TAD 和 Vision-TAA 的分布外（OOD）特征。当前 AI 的发展可能聚焦于这些 OOD 但重要的问题。对于 Vision-TAD 和 Vision-TAA 已经做了什么？未来我们应如何聚焦该问题的方向？一份全面的综述十分重要。我们提出了深度学习时代首个关于 Vision-TAD 的综述以及首个关于 Vision-TAA 的综述。在调研过程中详细讨论了每种研究原型的优缺点。此外，我们还对 31 个公开可用基准及相关评估指标提供了批判性回顾。通过本综述，我们希望为 Vision-TAD 和 Vision-TAA 任务催生新见解并开启可能的趋势。
关键词
引用
@article{arxiv.2308.15985,
title = {Vision-Based Traffic Accident Detection and Anticipation: A Survey},
author = {Jianwu Fang and iahuan Qiao and Jianru Xue and Zhengguo Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.15985},
year = {2023}
}
备注
accepted in IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology; 16 pages, 155 references