論文の概要: Deep Learning Advances in Vision-Based Traffic Accident Anticipation: A Comprehensive Review of Methods, Datasets, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07611v2
• Date: Thu, 04 Sep 2025 09:28:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 14:03:58.728786
• Title: Deep Learning Advances in Vision-Based Traffic Accident Anticipation: A Comprehensive Review of Methods, Datasets, and Future Directions
• Title（参考訳）: 視覚に基づく交通事故予測における深層学習の進展:方法,データセット,今後の方向性の総合的考察
• Authors: Ruonan Lin, Tao Tang, Yongtai Liu, Wenye Zhou, Xin Yang, Hao Zheng, Jianpu Lin, Yi Zhang,
• Abstract要約: 視覚に基づく交通事故予測(Vision-TAA)は,ディープラーニング時代において有望なアプローチとして現れている。 本稿では,事故予測のための教師付き,教師なし,ハイブリッドなディープラーニングモデルの適用に焦点を当て,147の最近の研究をレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.972316483200977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traffic accident prediction and detection are critical for enhancing road safety, and vision-based traffic accident anticipation (Vision-TAA) has emerged as a promising approach in the era of deep learning. This paper reviews 147 recent studies, focusing on the application of supervised, unsupervised, and hybrid deep learning models for accident prediction, alongside the use of real-world and synthetic datasets. Current methodologies are categorized into four key approaches: image and video feature-based prediction, spatio-temporal feature-based prediction, scene understanding, and multi modal data fusion. While these methods demonstrate significant potential, challenges such as data scarcity, limited generalization to complex scenarios, and real-time performance constraints remain prevalent. This review highlights opportunities for future research, including the integration of multi modal data fusion, self-supervised learning, and Transformer-based architectures to enhance prediction accuracy and scalability. By synthesizing existing advancements and identifying critical gaps, this paper provides a foundational reference for developing robust and adaptive Vision-TAA systems, contributing to road safety and traffic management.
• Abstract（参考訳）: 交通事故の予測と検出は道路の安全性を高めるために重要であり、深層学習の時代には、視覚に基づく交通事故予測(Vision-TAA)が有望なアプローチとして出現している。 本稿では、実世界のデータセットと合成データセットの併用とともに、事故予測のための教師付き、教師なし、ハイブリッドディープラーニングモデルの適用に焦点を当てた147の最近の研究をレビューする。 現在の手法は、画像と映像の特徴に基づく予測、時空間の特徴に基づく予測、シーン理解、マルチモーダルデータ融合の4つの主要なアプローチに分類される。 これらの手法は大きな可能性を示しているが、データ不足、複雑なシナリオへの限定的な一般化、リアルタイムパフォーマンスの制約といった課題は依然として一般的である。 このレビューでは、予測精度とスケーラビリティを高めるために、マルチモーダルデータ融合、自己教師付き学習、トランスフォーマーベースのアーキテクチャの統合など、将来の研究の機会を強調している。 既存の進歩を合成し、重要なギャップを特定することにより、ロバストで適応的なビジョン-TAAシステムを開発するための基礎的な基準を提供し、道路安全と交通管理に寄与する。

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