从感知到认知 | 智能交通视觉技术最新综述
从感知到认知 | 智能交通视觉技术最新综述
随着智能交通系统(ITS)的快速发展，基于视觉的交通监控系统(TSS)在城市管理中发挥着越来越重要的作用。本文带来东南大学王晨教授团队最新的交通视觉应用综述《Vision Technologies with Applications in Traffic Surveillance Systems: A Holistic Survey》（投稿至ACM Computing Surveys, IF=23.8）。该综述全面解析了交通视觉技术的现状、挑战与未来发展方向，特别关注了大模型技术带来的革命性机遇。
研究背景与意义
在现代智能交通系统的感知层中，我们面临着多种技术选择。传统的地感线圈能够准确计数，激光雷达可提供精确的距离信息，但视频监控凭借其独特优势，已然成为交通感知的主流方案。这种选择源于视觉技术在信息获取上的全面性：不仅能提供高分辨率的连续视觉数据，还能捕获丰富的语义信息，实现对车辆、行人等多类对象的同时感知。更重要的是，视频监控在实际部署方面具备显著优势，不仅安装维护简单，而且能够与现有基础设施完美兼容，展现出极具吸引力的性价比。
纵观交通视觉技术的发展历程，我们可以清晰地看到三个具有里程碑意义的发展阶段。在2012年之前的传统方法时代，研究者主要依靠背景建模进行目标检测，通过手工设计的特征提取器分析场景，并采用规则化方法进行轨迹分析。这一时期的技术虽然奠定了重要基础，但在复杂场景下的表现往往不尽如人意。
2012年到2022年间，深度学习的崛起为交通视觉带来革命性突破。以CNN为代表的深度学习架构快速发展，端到端的学习范式逐渐取代传统方法，特征表示也实现了从手工设计到自动学习的跨越。这个阶段的技术进步显著提升了系统在复杂实际场景中的适应能力。
进入2022年后，大模型技术的出现开启了交通视觉的新纪元。这一阶段的特点是系统展现出了强大的通用视觉能力，能够实现跨模态的场景理解，并通过零样本迁移学习快速适应新场景新任务。这些突破性进展不仅大大提升了系统性能，更为未来的发展指明了方向。
这三个发展阶段展现了交通视觉技术从规则到学习、从专用到通用的演进轨迹，也预示着未来更多突破性进展的可能。在此背景下，深入理解现有技术体系并把握未来发展趋势显得尤为重要。
底层感知技术
目标检测技术
在交通场景中，目标检测技术经历了显著进步。2D检测领域主要有三大技术路线：以Faster R-CNN为代表的两阶段方法以其高精度著称，特别适合复杂场景；YOLO系列等单阶段方法则在实时监控中表现出色，已广泛应用于车流量统计和违停检测；而新兴的DETR等Transformer方法凭借强大的全局建模能力，在复杂场景理解方面展现出独特优势。在3D检测方面，研究者们通过关键点重建和几何约束等方法，实现了基于单目相机的3D场景重建，为车辆精确定位和姿态估计提供了有力支持。
目标跟踪技术
交通场景中的目标跟踪任务主要分为单目标跟踪(SOT)和多目标跟踪(MOT)两大类。在单目标跟踪领域，技术发展形成了两条主要路线：基于相关滤波的传统方法经历了从MOSSE到MEGTCF的演进过程，在频域优化和核化滤波方面取得了显著进展，但仍面临目标外观剧烈变化和遮挡等挑战。而以SiameseFC为开端的孪生网络方法通过引入区域建议网络、无锚框回归等创新机制，并结合注意力机制和时空特征的整合，极大提升了跟踪性能。
在多目标跟踪方面，研究者们探索了两种主要范式。分离式检测和跟踪(SDT)以SORT和DeepSORT为代表，通过BYTETrack等最新改进方案不断提升性能，但较高的计算开销限制了其实际应用。另一方面，联合检测和嵌入(JDE)提出了统一的端到端框架，特别是在引入Transformer架构后展现出强大潜力，尽管在处理复杂场景时的灵活性还有待提升。
高层感知应用
交通参数估计
交通参数估计是连接底层感知与实际应用的关键环节。在相机标定方面，研究人员开发了基于消失点和车辆关键点的自动化标定方法，极大提升了系统部署效率。速度估计技术则在虚拟截面法的基础上，发展出了基于单应性变换的高精度方案，显著扩大了适用范围。而在车辆计数领域，检测跟踪方法与直接回归方法各具特色，前者准确性高但计算量大，后者则在密集场景中展现出独特优势。
交通异常检测
交通异常检测技术针对事故、违规等异常事件，形成了两条主要技术路线。弱监督方法通过少量标注样本建立分类模型或评分机制，在特定类型异常检测中表现出色。无监督方法则采用场景重建和预测策略，无需标注数据即可发现异常，特别适合动态交通场景的实时监控。这两类方法的结合应用，大大提升了交通安全管理的智能化水平。
交通行为理解
技术挑战与大模型机遇
当前交通视觉技术面临五大核心挑战：感知数据在复杂环境下的质量退化、数据驱动学习对标注数据的高度依赖、复杂场景下的语义理解瓶颈、多场景协同时的感知覆盖限制，以及实时处理带来的计算资源压力。然而，大模型技术的出现为解决这些挑战带来了突破性机遇。在数据效率方面，零样本/少样本学习能力显著减少了标注依赖，使模型能够快速适应新场景。在语义理解层面，视觉问答和知识融合机制极大增强了系统的场景理解和推理能力。特别值得一提的是，基础世界模型（FWMs）的出现，为高质量场景生成和稀有事件模拟提供了新途径。
未来发展趋势
面向这些挑战，未来交通视觉技术的发展将围绕五个关键方向展开：首先是通过图像增强、域适应和超分辨率等技术提升感知能力；其次是发展少样本学习、自监督学习和合成数据生成等高效学习范式；第三是加强时空交互建模和场景图生成与推理等知识增强理解；第四是推进多源数据融合和多视角协同的协作感知框架；最后是通过轻量级模型设计、模型压缩和分布式计算策略构建高效计算框架。这些技术创新将在智慧城市建设、自动驾驶支持和交通规划优化等领域发挥重要作用，推动交通系统向更智能、更安全、更高效方向发展。
大模型技术展望
大模型技术的出现为交通视觉系统带来了革命性突破。目前主要包括三类模型：语言大模型（如ChatGPT）、视觉大模型（如SAM）和视觉-语言多模态模型（如CLIP、GPT-4V）。这些模型通过海量数据预训练，展现出了零样本学习、强大的泛化能力和复杂推理能力等优势，特别适合解决交通场景中的复杂视觉理解任务。
数据高效学习
语义理解增强
大模型在复杂语义关系理解方面具有显著优势。通过视觉问答（VQA）机制，模型能够更好地理解交通参与者之间的时空关系和复杂互动。这种方法在安全关键事件分析中特别有效，能够分析和描述碰撞、准碰撞等复杂场景。同时，大模型的多模态处理能力提供了统一的信息融合框架，简化了系统复杂度，提升了场景理解的全面性。
场景生成与模拟
基础世界模型（FWMs）如SORA的出现，为交通视觉带来了新的可能。这类模型能够生成高质量的视觉数据，特别是那些在现实世界中难以捕获的稀有事件场景。通过可控的场景生成，模型可以产生不同光照、天气和交通配置下的多样化场景，显著提升感知系统的鲁棒性。更重要的是，FWMs通过生成具有明确因果关系的交通场景序列，帮助模型更好地理解复杂的时空交互，为构建主动预警的智能监控系统奠定基础。
总结
随着大模型技术的持续突破，智能交通视觉技术正迎来新的发展机遇。通过多模态融合、知识增强和协同感知等创新方向，未来的交通视觉系统将更好地服务于城市管理和民生需求。本文系统梳理的技术框架和发展趋势，为学术界和产业界的进一步探索提供了重要参考。期待这些先进技术能够助力构建更智能、更安全、更高效的未来交通系统。
本文原文来自东南大学王晨教授团队，王晨教授为国家级青年人才，现任东南大学国际合作处副处长，主要研究方向为道路交通协同感知与决策、主动交通安全、低空智能交通等。