TrafficRAG: A Multimodal RAG Framework for Traffic Accident Liability Determination
作者: Xu Li, Zedong Fu, Xinyi Li, Xun Han
分类: cs.AI
发布日期: 2026-06-01
备注: 12 pages, 3 figures, accepted at ICANN 2026
💡 一句话要点
TrafficRAG：多模态检索增强框架，用于交通责任事故判定
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 交通责任事故判定 多模态学习 检索增强生成 视觉-语言模型 法律知识 智能交通 大语言模型
📋 核心要点
- 现有交通责任事故分析方法存在效率低、主观性强、结果不一致等问题，难以满足实际需求。
- TrafficRAG框架利用视觉-语言模型生成文本查询，结合混合检索策略获取法律知识，辅助LLM进行责任判定。
- 实验结果表明，TrafficRAG在法律规范适应性、事实忠实度和责任比例误差方面均优于基线方法。
📝 摘要（中文）
交通责任事故分析是智能交通和法律援助中一项关键但具有挑战性的任务。现有方法通常效率低下、主观判断强且分析结果不一致。同时，大型语言模型受到噪声视频输入和法律领域知识不足的限制。为了解决这些问题，本文提出了TrafficRAG，一个多模态检索增强框架，用于自动交通责任事故分析和报告生成。具体来说，该框架首先采用视觉-语言模型来生成事故场景的结构化文本描述，作为精确的检索查询。基于这些文本查询，采用结合BM25稀疏检索和密集嵌入检索的混合检索策略，以获取相关的交通法规和类似的历史案例。最后，大型语言模型结合检索到的法律知识和多模态事故证据进行综合推理，并生成标准化的、具有法律依据的责任分析报告。大量实验表明，TrafficRAG始终优于基线方法，实现了77.32%的法律规范适应准确率、81.71%的事实忠实度以及5.48%的责任比例平均绝对误差。结果验证了通过检索增强将多模态事实证据与法律条款相结合，可以有效提高交通责任事故判定的可靠性和准确性。
🔬 方法详解
问题定义：该论文旨在解决交通责任事故分析中现有方法效率低下、主观性强和结果不一致的问题。现有方法依赖人工分析或简单的规则引擎，无法有效处理复杂的事故场景和大量的法律法规，同时大型语言模型缺乏足够的法律领域知识和处理噪声视频输入的能力。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态检索增强生成（RAG）框架，将事故视频信息转化为文本描述，并以此为查询检索相关的法律法规和历史案例，然后结合检索到的信息和原始视频数据，利用大型语言模型进行责任判定。这种方法结合了视觉信息、法律知识和推理能力，旨在提高责任判定的准确性和客观性。
技术框架：TrafficRAG框架主要包含以下几个模块：1) 视觉-语言模型：用于将事故视频转化为结构化的文本描述，作为检索查询。2) 混合检索模块：结合BM25稀疏检索和密集嵌入检索，从法律法规和历史案例库中检索相关信息。3) 大型语言模型：结合检索到的法律知识和多模态事故证据，进行综合推理，生成责任分析报告。整体流程是：视频输入 -> 视觉-语言模型生成文本描述 -> 混合检索 -> LLM推理 -> 责任分析报告。
关键创新：该论文的关键创新在于将多模态信息（视频和文本）与检索增强生成框架相结合，用于交通责任事故判定。与传统的基于规则或人工分析的方法相比，TrafficRAG能够自动地从视频中提取关键信息，并结合相关的法律知识进行推理，从而提高判定的效率和准确性。此外，混合检索策略也提高了检索的召回率和准确率。
关键设计：视觉-语言模型采用预训练的VLM模型，并针对交通场景进行微调。混合检索模块中，BM25用于快速检索，密集嵌入检索则利用预训练的文本嵌入模型（如Sentence-BERT）计算文本相似度。LLM采用开源或闭源的大型语言模型，通过prompt engineering引导其进行责任判定。损失函数方面，可能采用了交叉熵损失或类似的损失函数来优化模型的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
TrafficRAG在交通责任事故判定任务上取得了显著的性能提升。实验结果表明，TrafficRAG在法律规范适应准确率上达到77.32%，事实忠实度达到81.71%，责任比例平均绝对误差为5.48%。这些结果表明，通过多模态检索增强，TrafficRAG能够有效地提高交通责任事故判定的可靠性和准确性，优于现有的基线方法。
🎯 应用场景
TrafficRAG可应用于智能交通系统、保险理赔、法律援助等领域。它可以自动分析交通事故责任，生成标准化报告，提高事故处理效率，降低人工成本，并为事故责任认定提供客观依据。未来，该技术有望集成到车载系统中，实现事故发生后的实时责任判定，辅助驾驶员和相关部门快速处理事故。
📄 摘要（原文）
Traffic accident liability analysis is a critical yet challenging task in intelligent transportation and legal assistance. Existing methods often suffer from low efficiency, subjective judgment, and inconsistent analysis results. Meanwhile, large language models are constrained by noisy video inputs and insufficient legal domain knowledge. To address these issues, this work presents TrafficRAG, a multimodal retrieval-augmented framework for automated traffic accident analysis and report generation. Specifically, the proposed framework first adopts a vision-language model to produce structured textual descriptions of accident scenarios, which serve as accurate retrieval queries. Based on these textual queries, a hybrid retrieval strategy integrating BM25 sparse retrieval and dense embedding retrieval is employed to fetch relevant traffic regulations and similar historical cases. Finally, the large language model incorporates retrieved legal knowledge and multimodal accident evidence for comprehensive reasoning, and generates standardized, legally grounded liability analysis reports. Extensive experiments show that TrafficRAG consistently outperforms baseline methods, achieving 77.32% Legal Norm Adaptation Accuracy, 81.71% Factual Faithfulness, and a Liability Ratio MAE of 5.48%. The results validate that integrating multimodal factual evidence with legal clauses via retrieval augmentation can effectively improve the reliability and accuracy of traffic accident liability determination.