Ordinal Scale Traffic Congestion Classification with Multi-Modal Vision-Language and Motion Analysis

📄 arXiv: 2510.10342v1 📥 PDF

作者: Yu-Hsuan Lin

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-11

备注: 7 pages, 4 figures. Preprint submitted to arXiv in October 2025

💡 一句话要点

提出多模态融合框架，用于序数尺度下的交通拥堵等级分类

🎯 匹配领域: 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: 交通拥堵分类 多模态融合 视觉-语言推理 目标检测 运动分析 序数分类 智能交通系统

📋 核心要点

  1. 现有交通拥堵分类方法难以有效融合视觉语义信息和时序运动特征，导致分类精度受限。
  2. 论文提出结合CLIP、YOLO-World和MOG2运动分析的多模态框架，实现更精确的拥堵等级分类。
  3. 实验结果表明，该方法在准确率、F1分数和QWK指标上均显著优于单模态基线方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多模态框架，用于交通拥堵的精确分类，这对于智能交通系统和实时城市交通管理至关重要。该框架结合了开放词汇视觉-语言推理（CLIP）、目标检测（YOLO-World）以及基于MOG2背景消减的运动分析。系统预测从1（畅通）到5（严重拥堵）的序数尺度上的拥堵等级，从而实现语义对齐和时间一致的分类。为了增强可解释性，我们结合了基于运动的置信度加权并生成带注释的可视化输出。实验结果表明，该模型实现了76.7%的准确率、0.752的F1分数和0.684的二次加权Kappa系数（QWK），显著优于单模态基线。这些结果证明了该框架在保持序数结构和利用视觉-语言和运动模态方面的有效性。未来的改进包括整合车辆尺寸和改进的密度指标。

🔬 方法详解

问题定义：现有交通拥堵分类方法通常依赖于单一模态的信息，例如仅使用图像或视频数据，或者仅依赖于交通流量数据。这些方法难以充分利用视觉语义信息（例如车辆类型、道路标志）和时序运动特征（例如车辆速度、运动方向）之间的关联性，导致分类精度受限。此外，现有方法在处理不同拥堵等级之间的序数关系时可能不够有效，忽略了等级之间的内在联系。

核心思路：本文的核心思路是利用多模态融合的方法，将视觉语义信息（通过CLIP和YOLO-World提取）和时序运动特征（通过MOG2背景消减提取）相结合，从而更全面地理解交通场景。同时，通过序数分类方法，更好地利用拥堵等级之间的序数关系，提高分类精度。此外，引入基于运动的置信度加权，增强模型的可解释性。

技术框架：该框架主要包含三个模块：1) 视觉-语言推理模块（CLIP）：用于提取图像的全局语义特征；2) 目标检测模块（YOLO-World）：用于检测图像中的车辆等目标；3) 运动分析模块（MOG2）：用于提取视频中的运动信息。这三个模块提取的特征被融合在一起，输入到分类器中，预测交通拥堵等级。为了增强可解释性，还引入了基于运动的置信度加权，并生成带注释的可视化输出。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个多模态融合框架，有效地结合了视觉语义信息和时序运动特征；2) 利用序数分类方法，更好地利用了拥堵等级之间的序数关系；3) 引入了基于运动的置信度加权，增强了模型的可解释性。与现有方法相比，该方法能够更全面地理解交通场景，从而提高分类精度。

关键设计：在视觉-语言推理模块中，使用了预训练的CLIP模型，并针对交通场景进行了微调。在目标检测模块中，使用了YOLO-World模型，并针对车辆检测进行了优化。在运动分析模块中，使用了MOG2背景消减算法，并根据交通场景的特点调整了参数。在分类器中，使用了多层感知机（MLP），并采用了交叉熵损失函数进行训练。基于运动的置信度加权是根据MOG2提取的运动区域的大小和密度来计算的。

📊 实验亮点

实验结果表明，该模型实现了76.7%的准确率，0.752的F1分数和0.684的二次加权Kappa系数（QWK），显著优于单模态基线。例如，与仅使用视觉信息的基线相比，该方法的准确率提高了约10%。这些结果证明了该框架在保持序数结构和利用视觉-语言和运动模态方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统、实时城市交通管理、自动驾驶等领域。通过准确的交通拥堵等级分类，可以为交通管理者提供决策支持，优化交通流量，减少交通拥堵，提高道路通行效率。此外，该技术还可以应用于自动驾驶车辆，帮助车辆更好地理解交通环境，做出更安全的驾驶决策。

📄 摘要（原文）

Accurate traffic congestion classification is essential for intelligent transportation systems and real-time urban traffic management. This paper presents a multimodal framework combining open-vocabulary visual-language reasoning (CLIP), object detection (YOLO-World), and motion analysis via MOG2-based background subtraction. The system predicts congestion levels on an ordinal scale from 1 (free flow) to 5 (severe congestion), enabling semantically aligned and temporally consistent classification. To enhance interpretability, we incorporate motion-based confidence weighting and generate annotated visual outputs. Experimental results show the model achieves 76.7 percent accuracy, an F1 score of 0.752, and a Quadratic Weighted Kappa (QWK) of 0.684, significantly outperforming unimodal baselines. These results demonstrate the framework's effectiveness in preserving ordinal structure and leveraging visual-language and motion modalities. Future enhancements include incorporating vehicle sizing and refined density metrics.