交通事故分析对于提高公共安全和制定交通规则至关重要。尽管传统方法广泛使用，但它们通常受制于手动分析过程、主观决策、单模输出以及与敏感数据相关的隐私问题。
本文介绍了AccidentGPT，一种交通事故分析的基础模型，它将多模输入数据集成起来，自动重构事故过程视频并详细描述动力学细节，同时进一步提供多任务分析的多模输出。AccidentGPT的设计具有多模提示和反馈，以实现任务导向的适应性，混合训练模式以利用标记和 未标注 数据，以及边缘云分配置以保护数据隐私。
为了充分利用该模型的功能，作者提出了几个研究机会。本文作为传统交通事故分析方法之间的缺口填充石，吸引研究界对自动、客观和保护隐私的交通事故分析的关注。
快速准确地进行交通事故分析对于提高公共安全和制定有效的交通规则至关重要。交通事故分析的任务，从事故过程重建，责任归属到交通管理和应急响应，是多方面且复杂的。传统方法，依赖于目击证言、官方警察记录和监控摄像头的 footage（如果有），已经成为了几十年事故分析的核心。然而，这些方法受到手工劳动性质的制约，容易受到主观偏见的影响，输出受限制为单模态，处理敏感数据时出现了隐私问题。
机器学习技术的出现已经开始推动交通事故分析领域的发展，提高了准确性和洞察力。通过学习包括视频 footage、传感器数据和文本报告在内的海量数据集，构建了事故检测、事故预测、原因识别等特定任务模型。
在事故过程重建方面，从数值模拟到碰撞软件模拟，都应用于确定事故过程中的切片元素（例如，碰撞前速度、行驶距离、轨迹等）。然而，这些工作通常只提供有用的但碎片化的信息，缺乏整合和解释不同数据源的能力，无法全面重建事故的所有细节（例如，过程视频、车辆动力学等），并自动化事故后的管理，如伤害评估、应急响应、报告生成和保险索赔。此外，这些交通应用的适应性有限，通常需要针对每个特定用例进行广泛的定制。
作为更进一步的发展，最近大型语言模型（LLMs）的出现，如LaMDA2和大型多模态模型（LMMs）的出现，如GPT-4V，不仅展示了处理多模输入和输出的能力，而且强调了任务无关学习框架的出现，这种框架可以在处理各种任务时产生洞察，而无需特定的任务训练。这些模型的内在灵活性体现在它们能够将学习到的知识和技能泛化到复杂的任务输出场景中。
虽然大多数LMMs专注于处理图像和文本输入和输出，但最近的工作显示了将扩展的模态列表（例如，图像、文本、视频、音频、视频等）作为输入并生成多模态对应的输出作为响应的可能性。在交通事故分析的背景下，这些LMM模型和技术为构建一个考虑多模输入并生成多个交通事故分析任务输出的基础模型带来了可能性。
然而，虽然将多模态集成到交通分析中是一个有前景的前沿，但也揭示了该领域尚未完全解决的重要挑战：
数据来源的质量与完整性：在交通事故分析中，数据可以来自多种来源，如行车记录仪、交通摄像头、目击者报告、车辆传感器等。这些数据的质量与完整性可以有很大差异，影响分析的准确性和可靠性。为了实现理想的模型性能，需要确保各种来源数据的质量和完整性。
复杂性：无缝解释和推理多样交通事故数据和模态的复杂性：
模型训练和多模输入任务特定输出的对齐：模型训练和与多模输入任务特定输出的对齐是具有挑战性的，通常需要复杂的定制和调优。
伦理和隐私问题：特别是与处理和处理敏感和个人信息相关的伦理和隐私问题，也尚未得到充分解决。
在这项工作中，作者提出了一个名为Accident-GPT的理念 - 一个通过集成多模输入来改变交通事故分析领域的基础模型，不仅能够自动重建事故场景的详细信息，还能够提供多种输出模态的综合多任务分析。这个理念在现有LLM和LMM解决方案的基础上，结合了多模态提示和反馈机制，用于自适应任务优化，利用标记和未标注数据混合训练模式，以及边缘云分配置，以保护数据隐私。
本文旨在填补传统解决方案的空白，揭示一个自动化、快速响应、客观、且保护隐私的交通事故分析解决方案的潜力。
传统方法和现代机器学习技术虽然有所贡献，但也存在一些差距和挑战，限制了其适用性。这些差距突显了进行系统化交通事故分析的迫切需要。
手工工作: 传统方法涉及在事故后进行大量的手工数据收集、处理和分析。这种劳动密集型过程容易受到人类判断的偏见，从而可能导致分析的一致性和错误，影响分析的可靠性。此外，手工过程耗时且分析延误会影响应急服务、交通管理和后续调查过程的及时性。通过及时和系统化分析的过程是解决这个关键挑战之一。
隐私问题: 基于机器学习的途径整合了敏感数据来源（例如，行车记录仪 footage 和目击者视频）并引发了相应的隐私和伦理问题。这些挑战限制了事故分析的范围和深度，留下了许多可能有益的数据未被发掘。确保敏感数据的隐私直接提高了交通事故分析的有效性。
模型专业化: 在交通事故分析领域，当前的机器学习模型通常具有专业化和任务特定性。这些模型在指定的任务上表现出色，但当面临与训练环境不同的场景或数据时，它们面临着挑战。这些模型的泛化能力有限，而且这种专业化阻碍了它们的适应性和灵活性，降低了它们在处理各种事故场景和条件时的适用性。在开发具有任务无关学习机制的模型方面存在显著的差距，这些模型可以在不需要再训练或大量定制的情况下，无缝地适应各种任务和条件。
单模分析: 在特定任务上的自动交通事故分析主要依赖于单模数据来源，如文本报告或图像证据。这些单模方法往往缺乏提供全面的事故场景视图的能力，经常遗漏多模数据可以提供的关键上下文和动态信息。对不同数据类型和分析需求的适应性不足导致了对事故场景的破碎和分区理解。迫切需要能够整合各种数据来源的模型，理解动态因素之间的复杂交互，并提供全面的分析。
输出限制: 现有交通事故分析模型的输出通常受限于单一模态（例如，责任归属，文本报告等）。单模限制了利益相关者（包括调查员、交通规划师和受害者）从输出中提取的详细洞察。
此外，不同分析系统和技术之间缺乏互操作性可能会阻碍机器学习模型之间的事故分析的全面性和直观性。模型预计在多任务场景中产生多模态输出（例如，视觉表示，数值动力学，文本报告和新闻）以满足不同利益相关者的事故分析系统的要求（例如，责任归属，视频重建）。
在考虑到这些差距和挑战的情况下，本文介绍了AccidentGPT作为一种多模态基础模型，能够自动解释多种数据模态，并在多个交通事故分析任务上提供全面、多维的输出。
AccidentGPT的一般思想如图1所示，模型核心遵循预处理编码、对齐融合和解码过程。为了在交通事故分析领域进行革命，来自不同来源的数据的结合使用至关重要，以提供可靠和有洞察力的分析。
模型输入可以包括：
事故前后的现场照片 CCTV摄像头记录 行车记录仪录像 涉及方（例如，驾驶员，目击者）对事故过程的陈述 事故过程中运动动态的惯性测量单元（IMU）信息 包含事故相关GPS位置、时间和道路信号状况（例如，湿滑，干燥，结冰）的上下文数据 包含交通站点的历史交通数据和与车辆及其保险相关的详细信息，以及最重要的是，指向性提示，以指示AccidentGPT所需的分析和输出。
AccidentGPT不期望在每一起事故分析中拥有完整的输入数据集，但可以动态适应分析可用数据，部分输入数据类似于工作。陈述、上下文和提示可以以多模态方式（例如，语音、文本、图像等）进行描述，利用文本和非文本数据进行更全面的解释。
模型输入包括多种模态，如音频、图像、视频、文本、空间/时间表格数据以及其他模态，如遥感光谱等。每个输入模态都受到模态特定的预处理步骤和编码器（例如，CLAP用于音频，DinoV2用于图像，AnyMAL-Video用于视频，IMU2CLIP用于空间/时间序列）。
在模型推理过程中，预处理和编码过程应在用户边缘设备上进行，以便保护隐私，而解码过程则由AccidentGPT模型在云服务器上执行。边缘机器学习技术可以应用于编码器以提高计算效率和性能；如果模型压缩后，特定编码器在计算资源方面仍然明显需求，则可以利用拆分学习，仅在边缘设备上执行编码器的初始层，而将剩余层卸载并运行在云环境中。
不同模态之间的对齐协调了不同的数据来源，并确保了各种模态适当地集成和关联，以进行准确和连贯的分析。在这种边缘云分配置中，对齐可以在边缘设备和/或云环境中灵活执行。这提供了基于任务的具体要求、边缘可用的计算资源和期望的响应时间的适应性。对于边缘上的简单对齐，相关方可以快速访问数据并指示每个数据项（例如，事故前、事故中、事故后）的时间和空间属性。
相反，对于涉及多个模态和完整的输入数据的精确对齐，可以利用云环境中的优越计算能力，通过表示融合、协调和分解，将跨越各种模态的单个组件之间的复杂跨模态交互包含在内。
在预处理、编码和对齐之后，数据被输入到AccidentGPT进行模态特定的解码，以自动生成对应多个任务输出的结果。AccidentGPT的目标是以下交通事故分析的输出：
重建视频：这个输出创建了一个完整的交通事故过程的视觉2D或3D表示。得出的表示提供了时间上和空间上准确的场景，为调查员提供了事故前、事故中、事故后事件顺序的理解。
车辆动力学：车辆动力学与每个视频帧中包含的涉及车辆的信息相关：坐标、速度、方向、每个涉及车辆的动作（例如，刹车、加速、转向、无动作）以及撞击点和解损描述。
事故报告与新闻：事故报告作为正式文档，详细记录了事件的顺序、涉及方、确定的原因和可能的预防措施。根据报告，一份针对新闻机构的定制事故新闻用于提高公众意识。
责任归属：这个输出方法地识别并归属涉及方责任。
保险索赔：这个输出通过提供数据驱动的事故分析，自动化了保险索赔评估。该分析突显了损坏程度和性质，识别了潜在的保险条款违反，并提供了基于损坏严重程度和性质的维修费用估算。
交通管理：这个输出主要关注交通流和基础设施的即时和长期影响。事故后，输出提供实时建议，如交通改道、人群控制和区域隔离，以确保最小干扰和防止二次事故。在长期内，基于反复的模式，输出识别现有基础设施和交通法规的弱点，并建议采取干预措施，以确保未来更顺畅和安全的交通流。
紧急响应：强调事故后的立即行动，这个输出有助于确定伤势的严重程度，潜在危险（例如，燃油泄漏）以及需要特殊资源（例如，医疗队伍，消防队伍或专业救援队伍）的需求。此外，输出还提供了紧急响应者所需的重要信息，如涉及车辆的数量，危险和事故现场的可访问性。这确保了响应不仅迅速，而且针对特定事件的需求进行定制，最大限度地减少了伤害和损害。
其他任务：基于多模态和多任务建模的AccidentGPT设计具有适应性和广泛性，使其适合在主要列表中未涵盖的其他任务特定输出。这种灵活性确保模型保持相关性和可扩展性，以适应不断变化的交通安全需求和技术进步。
此外，该模型为基于强化学习的人机反馈（RLHF）或AI反馈（RLAIF）的多模态提示提供了途径，确保了持续的学习和优化循环，以提高模型性能，实现任务导向和多模态提示。
收集和整合全面的交通事故分析数据集对于预训练至关重要。
数据收集和标准化：类似于计算机视觉领域引入ImageNet的范式转变，交通事故分析领域期望通过建立全面和标准化的多模态数据集来实现转变。然而，交通事故的复杂性和多面性，以及不同地区数据收集方法的差异，使得这一任务具有挑战性。
为了整合和标准化数据收集，需要各利益相关方共同协作和努力，以确保分析的统一性和解决方案的可扩展性。另一种选择是利用自动驾驶的模拟软件，可以生成具有控制变量的标准化数据集，这些数据集可以作为在不同场景和条件下模型训练的基础。
数据预处理：实际交通数据可能由于各种干扰源（如天气条件影响传感器或低质量交通摄像头）而变得嘈杂，因此需要进行广泛的数据预处理（例如，清理，过滤）。另一方面，收集高质量的有监督数据可能昂贵且有时不切实际。尽管半监督学习方法可以利用 未标注 或弱标记数据，但他们仍然需要专门的过滤程序。
在多模态场景中，挑战甚至更大，因为每个模态都有其固有的噪声和差异。各种数据流的集成不仅需要特定的模态预处理，还需要仔细的对齐和同步。这是确保来自不同来源的输入准确地代表单一事件的重要保证。此外，跨模态协调机制至关重要，以确保组合表示整体包容所研究的现象，而不会使任何一种模态过度影响分析。
尽管AccidentGPT的一般思想遵循编码、对齐、融合和解码过程来生成多任务多模态输出，但目前尚未存在主导性的模型结构设计，无论是现有的视觉语言预训练，还是多模态工作，以及尚未有明确证据证明任何单一结构在显著优于其他方面。除了模型结构之外，用于交通事故分析的大多模态和多任务模型涉及四个基本组成部分，需要进一步的研究创新：
对齐：对齐处理来自各种模态的数据，以确保它们表示相同的事件或现象。虽然新兴的工作展示了令人鼓舞的结果，但交通事故数据在模态之间的共享程度可能导致：
模态对齐的不均匀性（例如，一对一，一对多或不存在） 特定模态元素与另一个模态中时间或空间上距离较远的元素之间的长期依赖关系。需要有效的对齐方法来处理时间匹配，空间校准和跨模态的语义连接。
融合：在对齐之后，融合组件将来自不同模态的数据形成一个统一表示，并学习捕捉跨越各种模态的单个元素之间的交互。由于多模态数据具有异质性，分布，所携带的信息以及针对特定任务的相关性，因此这个组件本身具有挑战性。在交通事故分析领域，融合过程变得更加重要，因为事故事件和动作的顺序，时间和位置等关键空间-时间关系会影响事故的发生。
解码：解码过程产生人类可理解的输出，反映跨模态交互和连贯性。虽然某些模态特定的解码器（例如，文本）已经成熟且广泛使用，但AccidentGPT的解码组件不仅从模型的内部表示构建原始输出，还涉及内容的概括，模态之间的转换和新内容的创建（即，重构事故过程视频）。
视频生成作为模态，具有多个挑战，尤其是当追求高保真度和时间连贯性序列时。这仍然是最具挑战性但最受欢迎的研究方向之一。最近的进展[14]提供了潜在的解决方案，但进一步的研究是必要的，以提高生成的视频内容的精细化，准确性和现实感，尤其是在交通事故分析的微妙领域，因为其动态复杂性，物理一致性和多模态集成。
在AccidentGPT进行整个交通事故分析的过程中，使用融合表示进行推理是重建事故序列，得出关键洞察，并形成关于事件动态的合理结论的关键能力。AccidentGPT涉及多个实体之间的系列事件和互动，推理维度广阔且复杂。推理函数应：
确定并学习事故现场内的关系和交互 理解每个多模态数据在推理序列中的贡献 从多模态证据的个别部分推理越来越抽象的想法
现有工作对多模态模型在推理任务上的表现存在矛盾的结果，然而，在利用外部大规模知识和组件进行推理时，可以取得显著的进展，以提高准确的事故重建和理解。
用于交通事故分析的数据来源可以分为三类：标记数据， 未标注数据和弱标记噪声数据（即使在预处理后也是如此）。由于与交通事故相关的数据通常较为稀缺，因此研究如何最大限度地利用（伪）监督或先验在多模态数据中是值得的。
一种潜在的解决方案是采用一种结合损失，实现标记数据的监督学习，无标签数据的自我监督学习和弱标记噪声数据的弱监督学习。在不损失泛化能力的情况下，如图2所示的示例。与单一策略训练相比，混合训练范式是另一个研究机会，允许充分利用有价值的多样化数据信息，在数据收集成本和模型性能之间提供灵活的权衡。
"提示"在LLMs和LMMs中已经显示出显著的效用。通过使用针对各种任务的特定描述性提示来管理多个任务，并将它们附加到输入进行下游处理，然后将它们共同输入到预训练的、冻结的基础模型中，这种方法为各种任务提供了一个统一的解决方案。然而，大型多模态模型中提示的潜力尚未完全探索。
最大的挑战之一在于多模态数据的巨大复杂性和多样性。与文本数据相比，定义多模态场景的理想提示变得更加复杂。而且，任务目标与模态特性的对齐使得这个过程变得非同寻常，因为错误的解释或偏见可能在交通事故分析中产生严重的实际后果，因此确保多模态提示的准确性、可解释性和上下文相关性变得至关重要。
此外，反馈过程在塑造提示的有效性方面起着关键作用。虽然RLHF可以提供微妙的洞察，并指导模型朝着预期的结果发展，但仅依赖它可能会造成成本和时间的浪费。另一方面，最近关于RLAIF的工作表明，AI系统在人类监督下通过规则或原则的列表进行自我调节、完善和提供反馈是可能的。这提出了一种有趣的范式，其中多模态提示可以通过人类和AI反馈之间的平衡来自我优化和批评。反馈驱动的提示机制的潜在演变可能为更细粒度和更具上下文的提示铺平道路，从而增强模型的有效性和响应性。
多模态模型在交通事故分析中的发展开辟了新的研究途径，特别是在开发复杂的验证技术方面。未来的研究应重点关注创建能够准确评估和确保复杂系统如AccidentGPT的输出可靠性的方法。另一个关键的研究领域是制定针对多模态、多任务模型的在高风险场景中的稳健度指标。这些指标将作为评估模型解释的可信度的基准，这在交通事故分析中至关重要。
在本文中介绍了AccidentGPT，这是一种针对交通事故分析复杂领域的创新基础模型，利用多模态数据流和多任务范式。AccidentGPT将各种不同的数据流集成并通过统一的分析框架进行无缝处理，从而实现跨多个模态和任务的全面和深入的输出。这种方法的潜力代表了重大的范式转变，有望彻底改变交通事故分析可用的方法和工具。
作者的工作是朝着实现自动、系统化和保护隐私的交通事故分析解决方案迈出的第一步。需要进一步的研究来完善这些机会，充分实现它们的潜力，并在实际场景中严格评估它们的性能。未来的工作将专注于探索相关的科研机会，并提高所提出方法的效率。
[1]. AccidentGPT: Large Multi-Modal Foundation Model for Traffic Accident Analysis
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