该研究综合分析了美国不同地区的交通事故，并提出了一个使用交通监控摄像头和动作识别系统进行事故检测和交通分析的框架，将该框架与紧急服务整合，以提高交通事故的响应效率并减少人为错误。此外，研究还探讨了智能交通事故检测系统在智能城市中的应用，旨在改善交通管理和减少交通事故的严重程度。

Jul, 2023

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

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

本研究使用多种特征提取方法和机器学习算法，使用 JAAD 数据集为基础，聚焦于行人运动和头部方向的检测，达到了 72% 和 85% 的准确率，能有效解决自动驾驶和高级驾驶辅助系统中的行人意图和行动识别问题。

Oct, 2018

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

本文提出了一个用于交通事故分析的新数据集，并在数据分析中发现了由于场景中物体大小和复杂性而导致的行人类别目标检测下降。综合新的 Context Mining 和 Augmented Context Mining 算法，提出了一种用于解决小行人检测问题的检测算法。并在该数据集上使用 Faster R-CNN 和 Accident LSTM 架构进行了交通事故的预测，平均时间到事故已达 1.684 秒，平均精度为 47.25％。

Sep, 2018

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

本文通过构建一个大规模、统一的数据集，总计 900 万条交通事故记录，并结合道路网络和交通量报告，评估了现有的深度学习方法在预测道路上事故发生的准确性。研究发现，图神经网络（如 GraphSAGE）能够准确预测道路上事故的数量，平均绝对误差低于 22%（相对于实际计数），并且对于是否会发生事故的预测准确率高达 87% 以上（通过平均州统计）。通过多任务学习考虑州际变异性和迁移学习将交通量与事故预测相结合，取得这些结果。消融研究凸显了道路图结构特征的重要性。最后，讨论了分析的意义并开发了一个使用该数据集的便捷包。

Oct, 2023

本文提出了 DeepAccident 数据集，据此可以直接评估不同自动驾驶算法的事故预测能力，这个数据集包含了多种真实世界中常见的事故场景，并提供了可用于感知和预测任务的多视角数据，并展示了基于 V2X 的运动和事故预测任务及 3D 物体检测的基准模型 V2XFormer。

Apr, 2023