Fugu-MT 論文翻訳(概要): Traffic-MLLM: A Spatio-Temporal MLLM with Retrieval-Augmented Generation for Causal Inference in Traffic

論文の概要: Traffic-MLLM: A Spatio-Temporal MLLM with Retrieval-Augmented Generation for Causal Inference in Traffic

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11165v1
Date: Sun, 14 Sep 2025 08:53:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.956117
Title: Traffic-MLLM: A Spatio-Temporal MLLM with Retrieval-Augmented Generation for Causal Inference in Traffic
Title（参考訳）: 交通MLLM:交通の因果推論のための検索拡張生成を備えた時空間MLLM
Authors: Waikit Xiu, Qiang Lu, Xiying Li, Chen Hu, Shengbo Sun,
Abstract要約: 本稿では,詳細なトラフィック解析に適した多モーダル大規模言語モデルであるTraffic-LMを提案する。我々のモデルは、高品質な交通特化マルチモーダルデータセットを活用し、軽量な微調整にLowRanktemporal Adaptation (LoRA) を用いる。また、検索ロッドジェネレーション(LoRAG)による最先端推論を融合した革新的な知識モジュールも導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.754321713184483
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As intelligent transportation systems advance, traffic video understanding plays an increasingly pivotal role in comprehensive scene perception and causal analysis. Yet, existing approaches face notable challenges in accurately modeling spatiotemporal causality and integrating domain-specific knowledge, limiting their effectiveness in complex scenarios. To address these limitations, we propose Traffic-MLLM, a multimodal large language model tailored for fine-grained traffic analysis. Built on the Qwen2.5-VL backbone, our model leverages high-quality traffic-specific multimodal datasets and uses Low-Rank Adaptation (LoRA) for lightweight fine-tuning, significantly enhancing its capacity to model continuous spatiotemporal features in video sequences. Furthermore, we introduce an innovative knowledge prompting module fusing Chain-of-Thought (CoT) reasoning with Retrieval-Augmented Generation (RAG), enabling precise injection of detailed traffic regulations and domain knowledge into the inference process. This design markedly boosts the model's logical reasoning and knowledge adaptation capabilities. Experimental results on TrafficQA and DriveQA benchmarks show Traffic-MLLM achieves state-of-the-art performance, validating its superior ability to process multimodal traffic data. It also exhibits remarkable zero-shot reasoning and cross-scenario generalization capabilities.
Abstract（参考訳）: インテリジェントな交通システムの発展に伴い、交通映像理解は、総合的なシーン認識と因果分析において、ますます重要な役割を担っている。しかし、既存のアプローチでは、時空間因果関係を正確にモデル化し、ドメイン固有の知識を統合することで、複雑なシナリオにおけるそれらの有効性を制限している。これらの制約に対処するため,我々は,細粒度トラフィック解析に適した多モーダル大規模言語モデルであるTraffic-MLLMを提案する。我々のモデルはQwen2.5-VLのバックボーン上に構築され、高品質なトラフィック固有のマルチモーダルデータセットを活用し、低ランク適応(LoRA)を軽量な微調整に使用し、ビデオシーケンスの連続時空間特性をモデル化する能力を大幅に向上させる。さらに、我々は、検索型拡張生成(RAG)によるChain-of-Thought(CoT)推論を融合させる革新的な知識を導入し、詳細な交通規制やドメイン知識を推論プロセスに正確に注入できるようにする。この設計により、モデルの論理的推論と知識適応能力が著しく向上する。 TrafficQAとDriveQAのベンチマークによる実験結果から、Traffic-MLLMは最先端のパフォーマンスを実現しており、マルチモーダルトラフィックデータの処理能力に優れていたことが判明した。また、卓越したゼロショット推論とクロスシナリオの一般化能力も備えている。

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