Large Language Models for Crash Detection in Video: A Survey of Methods, Datasets, and Challenges

📄 arXiv: 2507.02074v2 📥 PDF

作者: Sanjeda Akter, Ibne Farabi Shihab, Anuj Sharma

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-07-02 (更新: 2025-09-08)

💡 一句话要点

综述：利用大型语言模型进行视频碰撞检测的方法、数据集与挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频碰撞检测 大型语言模型 视觉-语言模型 智能交通系统 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理视频碰撞检测任务时，缺乏对多模态信息的有效融合和推理能力，难以充分利用视频中的上下文信息。
  2. 本文调研了利用大型语言模型（LLM）进行视频碰撞检测的方法，旨在通过LLM强大的语言理解和推理能力，提升碰撞检测的准确性和效率。
  3. 该综述总结了关键数据集、分析了模型架构、比较了性能基准，并讨论了当前面临的挑战和机遇，为未来研究提供了基础。

📝 摘要（中文）

本文综述了近期利用大型语言模型（LLM）进行视频碰撞检测的方法。从视频信息中检测碰撞是智能交通系统中的一个关键问题。大型语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM）的最新发展已经改变了我们处理、推理和总结多模态信息的方式。本文提出了融合策略的结构化分类，总结了关键数据集，分析了模型架构，比较了性能基准，并讨论了当前面临的挑战和机遇。我们的综述为视频理解和基础模型这一快速发展的交叉领域提供了未来研究的基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决智能交通系统中视频碰撞检测的问题。现有方法在处理视频数据时，难以有效融合视觉信息和上下文信息，导致检测精度不高，鲁棒性较差。此外，缺乏统一的评估标准和数据集，阻碍了该领域的研究进展。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解和推理能力，将视频信息转化为文本描述，然后利用LLM进行碰撞事件的识别和判断。通过将视觉信息与语言信息相结合，可以更全面地理解视频内容，从而提高碰撞检测的准确性。

技术框架：该综述论文主要围绕以下几个方面展开：首先，对现有的基于LLM的视频碰撞检测方法进行分类，并总结了不同的融合策略。其次，整理了该领域常用的数据集，并分析了其特点和适用性。然后，对不同的模型架构进行了比较，并分析了其优缺点。最后，讨论了当前面临的挑战和机遇，并提出了未来的研究方向。

关键创新：该综述的关键创新在于系统性地整理和分析了利用LLM进行视频碰撞检测的研究进展，并提出了融合策略的结构化分类。此外，该综述还指出了当前研究的不足之处，并为未来的研究方向提供了指导。

关键设计：该综述并没有提出新的模型或算法，而是对现有方法进行了梳理和总结。在融合策略方面，论文可能讨论了不同的融合方式，例如早期融合、晚期融合和中间融合等。在模型架构方面，论文可能比较了不同的LLM模型，例如BERT、GPT和Transformer等。在数据集方面，论文可能分析了数据集的规模、标注方式和数据分布等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述论文系统性地整理和分析了利用大型语言模型进行视频碰撞检测的研究进展，并提出了融合策略的结构化分类。通过对现有方法、数据集和模型架构的比较分析，为未来的研究方向提供了指导。论文总结了当前面临的挑战和机遇，为研究人员提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统、自动驾驶、视频监控等领域。通过提高视频碰撞检测的准确性和效率，可以减少交通事故的发生，保障交通安全。此外，该研究还可以应用于视频内容分析、事件检测等领域，具有广泛的应用前景和实际价值。

📄 摘要（原文）

Crash detection from video feeds is a critical problem in intelligent transportation systems. Recent developments in large language models (LLMs) and vision-language models (VLMs) have transformed how we process, reason about, and summarize multimodal information. This paper surveys recent methods leveraging LLMs for crash detection from video data. We present a structured taxonomy of fusion strategies, summarize key datasets, analyze model architectures, compare performance benchmarks, and discuss ongoing challenges and opportunities. Our review provides a foundation for future research in this fast-growing intersection of video understanding and foundation models.