Harnessing Vision Models for Time Series Analysis: A Survey
作者: Jingchao Ni, Ziming Zhao, ChengAo Shen, Hanghang Tong, Dongjin Song, Wei Cheng, Dongsheng Luo, Haifeng Chen
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2025-02-13 (更新: 2025-08-30)
💡 一句话要点
综述：利用视觉模型进行时间序列分析，弥补序列建模研究的不足。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时间序列分析 视觉模型 大型视觉模型 时间序列图像编码 深度学习 模式识别 多元时间序列 综述
📋 核心要点
- 现有时间序列分析方法主要集中于序列建模，忽略了视觉模型在处理连续时间序列和建模变量相关性方面的优势。
- 该综述旨在填补文献空白，探讨视觉模型相对于大型语言模型在时间序列分析中的优势，并提供全面的方法概述。
- 文章对现有方法进行了分类，回答了如何将时间序列编码为图像以及如何对图像化时间序列进行建模的关键研究问题。
📝 摘要（中文）
时间序列分析经历了从传统自回归模型、深度学习模型到Transformer和大型语言模型(LLM)的蓬勃发展。在此过程中，利用视觉模型进行时间序列分析的努力也一直在进行，但由于该领域对序列建模的突出研究，这些努力较少被社区所见。然而，连续时间序列与LLM的离散token空间之间的差异，以及显式建模多元时间序列中变量相关性的挑战，已经将一些研究注意力转移到同样成功的大型视觉模型(LVM)和视觉语言模型(VLM)上。为了填补现有文献的空白，本综述讨论了视觉模型在时间序列分析中相对于LLM的优势。它对现有方法进行了全面而深入的概述，从详细的分类法的双重视角回答了关键的研究问题，包括如何将时间序列编码为图像，以及如何对成像的时间序列进行建模以用于各种任务。此外，我们还解决了该框架中涉及的预处理和后处理步骤中的挑战，并概述了未来的方向，以进一步推进使用视觉模型进行时间序列分析。
🔬 方法详解
问题定义：现有时间序列分析方法，特别是基于Transformer和LLM的方法，在处理连续时间序列数据时存在局限性，因为LLM更擅长处理离散的token序列。此外，显式建模多元时间序列中不同变量之间的复杂相关性也是一个挑战。因此，如何有效地利用视觉模型来处理时间序列数据，并克服上述局限性，是一个亟待解决的问题。
核心思路：该综述的核心思路是探索和总结如何将时间序列数据转换为图像，并利用现有的成熟的视觉模型（如LVM和VLM）来分析这些图像化的时间序列数据。通过将时间序列转化为图像，可以利用视觉模型在图像处理方面的优势，例如卷积神经网络(CNN)在提取局部特征方面的能力，以及Transformer在捕捉全局依赖关系方面的能力。
技术框架：该综述首先介绍了时间序列分析的基本概念和挑战，然后详细讨论了如何将时间序列数据编码为图像。这包括不同的编码方法，例如将时间序列绘制成折线图、热图或使用其他可视化技术。接下来，综述讨论了如何使用视觉模型来分析这些图像化的时间序列数据，包括使用CNN、Transformer或其他视觉模型进行特征提取和模式识别。最后，综述还讨论了预处理和后处理步骤，以及未来的研究方向。
关键创新：该综述的关键创新在于它系统地整理和总结了利用视觉模型进行时间序列分析的各种方法，并从双重视角对这些方法进行了分类。这种分类方法有助于研究人员更好地理解不同方法的优缺点，并选择最适合其特定任务的方法。此外，该综述还指出了现有方法的局限性，并提出了未来的研究方向，为该领域的研究提供了有价值的指导。
关键设计：综述中讨论的关键设计包括不同的时间序列图像编码方法，例如将每个时间序列变量绘制成单独的图像通道，或者使用热图来表示变量之间的相关性。此外，还讨论了不同的视觉模型架构，例如使用预训练的CNN模型进行特征提取，或者使用Transformer模型来捕捉时间序列中的长期依赖关系。损失函数的设计也至关重要，例如可以使用交叉熵损失函数进行分类任务，或者使用均方误差损失函数进行回归任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述系统性地总结了利用视觉模型进行时间序列分析的各种方法，并从编码方式和建模方式两个角度进行了详细的分类。它强调了视觉模型在处理连续时间序列和建模变量相关性方面的优势，并指出了现有方法的局限性以及未来的研究方向。虽然综述本身没有提供具体的实验结果，但它为研究人员提供了一个全面的框架，可以指导他们选择合适的视觉模型和编码方法，从而在各种时间序列分析任务中取得更好的性能。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用前景，包括但不限于：金融时间序列分析（股票价格预测、风险评估）、医疗健康监测（心电图分析、疾病诊断）、工业生产过程监控（设备故障预测、质量控制）、环境监测（空气质量预测、气候变化分析）等。通过将时间序列数据转化为图像并利用视觉模型进行分析，可以更有效地提取时间序列中的特征和模式，从而提高预测精度和决策效率。
📄 摘要（原文）
Time series analysis has witnessed the inspiring development from traditional autoregressive models, deep learning models, to recent Transformers and Large Language Models (LLMs). Efforts in leveraging vision models for time series analysis have also been made along the way but are less visible to the community due to the predominant research on sequence modeling in this domain. However, the discrepancy between continuous time series and the discrete token space of LLMs, and the challenges in explicitly modeling the correlations of variates in multivariate time series have shifted some research attentions to the equally successful Large Vision Models (LVMs) and Vision Language Models (VLMs). To fill the blank in the existing literature, this survey discusses the advantages of vision models over LLMs in time series analysis. It provides a comprehensive and in-depth overview of the existing methods, with dual views of detailed taxonomy that answer the key research questions including how to encode time series as images and how to model the imaged time series for various tasks. Additionally, we address the challenges in the pre- and post-processing steps involved in this framework and outline future directions to further advance time series analysis with vision models.