本篇论文通过对不同来源交通视频的分析与实验，提出了一种基于行为识别的自动化交通监控和事故检测系统，旨在提高公共交通安全和城市治理水平。

Aug, 2022

本研究关注应用先进的技术方法提高交通事故的检测，通过引入一种创新的综合数据集来增强智能城市中的计算机视觉和动作识别系统，旨在填补现有研究的空白，提供用于交通事故检测的基准数据集，以推动学术研究并提升实时事故检测应用，从而实现更安全、更高效的智能城市环境的发展。

Jan, 2024

利用计算机视觉和机器学习的方法，本研究论文展示了如何创建强大的算法以识别不同的交通违规行为，包括闯红灯、非法使用紧急车道、违反车距规定、违反斑马线法规、非法停车和停在斑马线上。通过使用在线交通录像和车载摄像头，本研究应用 YOLOv5 算法的检测模块来识别交通参与者，如汽车、行人和交通标志，以及 strongSORT 算法进行连续帧间追踪。进一步，通过多个离散算法分析交通参与者的行为和轨迹来检测交通违规行为，同时，识别模块提取车辆 ID 信息（如车牌号），生成违规通知并发送给相关部门。

Nov, 2023

本论文提出了一种在交通监控应用中实现交通事故检测的高效框架，包括基于 YOLOv4 方法的准确物体检测、基于 Kalman 滤波器以及匈牙利算法的对象跟踪，以及轨迹冲突分析的事故检测，并且用于真实交通视频数据的实验结果证明了该方法的实时应用的可行性。

Aug, 2022

通过使用机器学习技术，结合交通事故和气象数据，该研究旨在预测交通事故的严重程度并减少交通事故。

Jun, 2022

本研究对现有的事故检测技术进行了全面的探索研究，重点介绍了尾部碰撞、侧面碰撞和正面碰撞等不同类型的交通事故，并引入了适用于智慧城市交通监控系统的 I3D-CONVLSTM2D 模型架构，结合 RGB 帧和光流信息进行事故检测。实验分析验证了该方法的有效性，该模型在平均精度（Mean Average Precision，MAP）方面表现优异，达到了 87%。同时，本研究还详细阐述了数据不平衡在有限数据集、道路结构和交通场景方面带来的挑战，最终为基于视觉的事故检测系统在智慧城市基础设施中实时集成到边缘物联网设备提供了路径指引。

Oct, 2023

此研究通过对最近在交通事故分析和预测中应用机器学习技术的全面回顾，解决了道路安全领域中对先进预测方法的需求。通过分析 191 项研究，重点关注预测事故风险、频率、严重程度、持续时间以及事故数据的统计分析，该研究展示了整合多样化数据源和先进机器学习技术以提高预测准确性并处理交通数据复杂性的有效性。该综述是首次提供如此全面的回顾，概述了与事故分析和预测相关的广泛领域最新研究现状。通过绘制当前研究格局并鉴别文献中的不足，该研究旨在引导未来研究，实现到 2030 年显著减少与交通相关的死亡和伤害目标，与世界卫生组织（WHO）的目标相一致。

Jun, 2024

本文介绍了在德国阿沙芬堡一个公共城市交叉口设立的智能研究基础设施，它配备了可视传感器技术和数字孪生，在数据生成、评估新的高度自动化驾驶传感器系统、算法和使用真实、合成和增强数据的人工智能培训策略的研究中发挥着关键作用。

Jul, 2023

本文提出了一个基于卷积神经网络的两流网络结构，可实现交通视频数据中道路用户的实时检测，跟踪和接近事故检测。使用我们提出的交通接近事故数据集（TNAD）进行实验，该数据集涵盖了各种交通交互类型，并在 TNAD 数据集上表现出有竞争力的、定性和定量的高帧率性能。

Jan, 2019

第四届 AI 城市挑战赛吸引了来自 37 个国家的 315 支参赛队伍，他们利用城市规模真实交通数据和高质量的合成数据竞争四个挑战赛道，结果表明 AI 技术能够使交通系统更加智能和安全。

Apr, 2020