Structured Prompting and Multi-Agent Knowledge Distillation for Traffic Video Interpretation and Risk Inference

📄 arXiv: 2508.13439v1 📥 PDF

作者: Yunxiang Yang, Ningning Xu, Jidong J. Yang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, eess.IV

发布日期: 2025-08-19

备注: 16 pages, 10 figures, 1 table

💡 一句话要点

提出结构化提示与多智能体知识蒸馏以解决交通视频理解问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 交通视频理解 知识蒸馏 结构化提示 多智能体监督 智能交通系统 自动驾驶 低分辨率视频 风险推断

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂动态环境下的可扩展性和泛化能力不足，难以满足智能交通系统的需求。
  2. 提出的框架通过结构化提示和知识蒸馏，利用大型视觉-语言模型生成高质量的交通场景注释。
  3. VISTA模型在多个评估指标上表现优异，尽管参数数量显著减少，依然能够实现实时风险监测。

📝 摘要（中文）

全面的高速公路场景理解和稳健的交通风险推断对于推进智能交通系统和自动驾驶至关重要。传统方法在复杂动态的现实环境中往往面临可扩展性和泛化能力的挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的结构化提示和知识蒸馏框架，能够自动生成高质量的交通场景注释和上下文风险评估。该框架协调了两个大型视觉-语言模型（VLMs），通过结构化的思维链策略生成丰富的多视角输出，作为监督微调小型学生模型的知识增强伪注释。最终得到的紧凑型3B规模模型VISTA能够理解低分辨率交通视频并生成语义准确、风险意识强的描述。尽管参数数量显著减少，VISTA在多个标准评估指标上表现出色，展示了有效的知识蒸馏和结构化多智能体监督能够赋能轻量级VLM捕捉复杂推理能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统交通视频理解方法在复杂动态环境下的可扩展性和泛化能力不足的问题。现有方法在处理低分辨率视频时常常无法提供准确的场景理解和风险评估。

核心思路：论文提出的结构化提示和知识蒸馏框架，利用大型视觉-语言模型生成丰富的多视角输出，作为小型学生模型的知识增强伪注释，从而提升其理解能力和推理能力。

技术框架：整体架构包括两个大型视觉-语言模型（GPT-4o和o3-mini），通过结构化的思维链策略生成输出，随后将这些输出用于微调一个3B规模的学生模型VISTA。

关键创新：最重要的技术创新在于通过结构化的多智能体监督实现知识蒸馏，使得轻量级模型能够捕捉复杂的推理能力，这在现有方法中是较为罕见的。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化生成的伪注释质量，并通过精心选择的参数设置来确保模型在低分辨率视频上的表现。

📊 实验亮点

实验结果表明，VISTA在BLEU-4、METEOR、ROUGE-L和CIDEr等多个标准评估指标上表现优异，尽管其参数数量显著减少，依然能够与教师模型相媲美，展示了知识蒸馏的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能交通系统、自动驾驶车辆的实时监控和风险评估。VISTA模型的紧凑架构使其能够在边缘设备上高效部署，推动交通安全和智能化的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Comprehensive highway scene understanding and robust traffic risk inference are vital for advancing Intelligent Transportation Systems (ITS) and autonomous driving. Traditional approaches often struggle with scalability and generalization, particularly under the complex and dynamic conditions of real-world environments. To address these challenges, we introduce a novel structured prompting and knowledge distillation framework that enables automatic generation of high-quality traffic scene annotations and contextual risk assessments. Our framework orchestrates two large Vision-Language Models (VLMs): GPT-4o and o3-mini, using a structured Chain-of-Thought (CoT) strategy to produce rich, multi-perspective outputs. These outputs serve as knowledge-enriched pseudo-annotations for supervised fine-tuning of a much smaller student VLM. The resulting compact 3B-scale model, named VISTA (Vision for Intelligent Scene and Traffic Analysis), is capable of understanding low-resolution traffic videos and generating semantically faithful, risk-aware captions. Despite its significantly reduced parameter count, VISTA achieves strong performance across established captioning metrics (BLEU-4, METEOR, ROUGE-L, and CIDEr) when benchmarked against its teacher models. This demonstrates that effective knowledge distillation and structured multi-agent supervision can empower lightweight VLMs to capture complex reasoning capabilities. The compact architecture of VISTA facilitates efficient deployment on edge devices, enabling real-time risk monitoring without requiring extensive infrastructure upgrades.