Spatio-Temporal Data Enhanced Vision-Language Model for Traffic Scene Understanding

📄 arXiv: 2511.08978v1 📥 PDF

作者: Jingtian Ma, Jingyuan Wang, Wayne Xin Zhao, Guoping Liu, Xiang Wen

分类: cs.MM, cs.CV

发布日期: 2025-11-12

💡 一句话要点

提出ST-CLIP模型，利用时空信息增强视觉-语言模型，用于交通场景理解。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 交通场景理解 视觉-语言模型 时空数据 提示学习 少样本学习

📋 核心要点

  1. 现有交通场景理解方法忽略了时空信息，且未能充分挖掘场景各要素间的关联性，导致理解不全面。
  2. 论文提出ST-CLIP模型，通过时空上下文感知多方面提示学习，将时空信息融入视觉-语言模型CLIP中。
  3. 实验表明，ST-CLIP在真实数据集上表现优异，尤其在少样本学习场景下，显著提升了复杂场景理解能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于时空数据增强的视觉-语言模型（ST-CLIP），用于交通场景理解（TSU）。现有的TSU研究通常将其视为普通的图像理解任务，忽略了时空信息以及交通场景不同方面之间的相互关系。为了解决这些问题，本文以CLIP为骨干网络，设计了一种时空上下文感知多方面提示（SCAMP）学习方法，将时空信息融入TSU。该方法包含一个动态时空上下文表示模块，用于提取每个交通场景图像的时空数据表示向量；以及一个双层ST感知多方面提示学习模块，将ST上下文表示向量集成到CLIP模型的提示词嵌入中。该模块还提取低级视觉特征和图像级高级语义特征，以利用交通场景不同方面之间的交互关系。据我们所知，这是首次尝试将时空信息集成到视觉-语言模型中，以促进TSU任务。在两个真实世界数据集上的实验表明，该模型在少样本学习策略下，在复杂场景理解方面表现出优越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：交通场景理解（TSU）旨在提供交通场景的全面描述。现有方法通常忽略了与图像相关的时空信息，并且忽视了交通场景中不同元素之间的相互关系，导致场景理解不完整和不准确。

核心思路：论文的核心思路是将时空信息融入到视觉-语言模型中，从而增强模型对交通场景的理解能力。通过设计特定的提示学习方法，使模型能够感知时空上下文，并学习不同场景元素之间的交互关系。

技术框架：ST-CLIP模型以CLIP为骨干网络，主要包含两个模块：动态时空上下文表示模块和双层ST感知多方面提示学习模块。首先，动态时空上下文表示模块提取每个交通场景图像的时空数据表示向量。然后，双层ST感知多方面提示学习模块将这些向量集成到CLIP模型的提示词嵌入中，同时提取低级视觉特征和图像级高级语义特征。

关键创新：关键创新在于提出了时空上下文感知多方面提示（SCAMP）学习方法，该方法能够有效地将时空信息融入到视觉-语言模型中。此外，该方法还考虑了交通场景中不同元素之间的交互关系，从而提高了场景理解的准确性。这是首次尝试将时空信息集成到视觉-语言模型中以促进TSU任务。

关键设计：动态时空上下文表示模块的具体实现方式（例如，使用哪种类型的神经网络提取时空特征），双层ST感知多方面提示学习模块中如何将时空向量融入提示词嵌入，以及如何提取和利用低级视觉特征和高级语义特征，这些都是需要进一步研究的关键设计细节。损失函数的设计也至关重要，需要确保模型能够有效地学习时空信息和场景元素之间的关系。论文中可能还涉及一些超参数的设置，例如学习率、批大小等。

📊 实验亮点

实验结果表明，ST-CLIP模型在两个真实世界数据集上取得了优越的性能，尤其是在少样本学习场景下。相较于传统方法，ST-CLIP能够更准确地理解复杂的交通场景，充分证明了时空信息融入视觉-语言模型的有效性。具体的性能提升数据需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于导航和网约车应用中，提升交通场景理解的准确性和全面性。通过更精确的场景描述，可以优化路线规划、提高驾驶安全性，并为自动驾驶系统提供更可靠的环境感知能力。未来，该技术还可扩展到智慧城市、智能交通管理等领域，助力构建更高效、安全的交通系统。

📄 摘要（原文）

Nowadays, navigation and ride-sharing apps have collected numerous images with spatio-temporal data. A core technology for analyzing such images, associated with spatiotemporal information, is Traffic Scene Understanding (TSU), which aims to provide a comprehensive description of the traffic scene. Unlike traditional spatio-temporal data analysis tasks, the dependence on both spatio-temporal and visual-textual data introduces distinct challenges to TSU task. However, recent research often treats TSU as a common image understanding task, ignoring the spatio-temporal information and overlooking the interrelations between different aspects of the traffic scene. To address these issues, we propose a novel SpatioTemporal Enhanced Model based on CILP (ST-CLIP) for TSU. Our model uses the classic vision-language model, CLIP, as the backbone, and designs a Spatio-temporal Context Aware Multiaspect Prompt (SCAMP) learning method to incorporate spatiotemporal information into TSU. The prompt learning method consists of two components: A dynamic spatio-temporal context representation module that extracts representation vectors of spatio-temporal data for each traffic scene image, and a bi-level ST-aware multi-aspect prompt learning module that integrates the ST-context representation vectors into word embeddings of prompts for the CLIP model. The second module also extracts low-level visual features and image-wise high-level semantic features to exploit interactive relations among different aspects of traffic scenes. To the best of our knowledge, this is the first attempt to integrate spatio-temporal information into visionlanguage models to facilitate TSU task. Experiments on two realworld datasets demonstrate superior performance in the complex scene understanding scenarios with a few-shot learning strategy.