基于视觉的交通事故检测与预测：综述
摘要：基于视觉的交通事故检测和预测是一个长期存在的道路安全问题，已经投入了大量的努力。随着视频数据的快速增长，基于视觉的交通事故检测和预测（称为Vision-TAD和Vision-TAA）成为安全驾驶和监控安全的最后一公里问题。然而，交通事故的长尾、不平衡、高动态、复杂和不确定性的特性形成了Vision-TAD和Vision-TAA的分布外（OOD）特征。当前的人工智能发展可能会关注这些OOD但重要的问题。为Vision-TAD和Vision-TAA做了什么？未来我们应该在这个问题上集中注意力的方向是什么？这项综合调查很重要。我们在深度学习时代首次提出了关于Vision-TAD的调查，并首次提供了关于Vision-TAA的调查。在调查过程中，详细讨论了每个研究原型的优缺点。此外，我们还对31个公开可用的基准和相关评估指标进行了批判性评审。通过这项调查，我们希望产生新的见解并开启Vision-TAD和Vision-TAA任务的可能趋势。
作者：Jianwu Fang, iahuan Qiao, Jianru Xue, and Zhengguo Li
论文ID：2308.15985
分类：Artificial Intelligence
分类简称：cs.AI
提交时间：2023-08-31