RTSIQA：一种用于真实交通场景图像质量评估的数据库和方法

《Displays》：RTSIQA: A database and method for real-world traffic scenes image quality assessment

交通场景图像质量评估需考虑空间感知重要性差异及多类别退化特征。本文构建ACRTS数据库（含500张车载摄像头拍摄的交通场景图像及多类别主观质量标注），提出基于双网络架构的适应性多分支无参考质量评估网络。网络集成Swin Transformer进行多尺度特征融合，结合语义结构补偿模块增强局部建模能力，并设计多分支评估模块实现不同交通对象（车辆、行人、交通标志等）的差异化质量评分。实验表明该方法在ACRTS及多个通用数据库上均优于传统方法。

　　
智能交通场景图像质量评估的技术突破与多维度创新

智能交通系统与自动驾驶技术的快速发展，使得交通场景图像质量评估（IQA）成为关键性技术环节。本研究针对传统IQA方法在交通场景应用中的三大核心问题展开系统性攻关，提出了基于多分支评估的网络架构与专用数据库的完整解决方案。

首先，研究团队突破了传统单维度评分的局限性。通过构建包含500张真实驾驶场景图像的ACRTS专用数据库，首次实现了按物体类别（车辆、行人、交通标志等）进行细粒度质量评分。该数据库采用专业车载摄像机在不同天气、光照和道路条件下采集图像，通过人工标注专家对每个像素级物体进行独立评分，构建了包含9大类38子类别的多维度评估体系。特别值得关注的是，数据库同时记录了物体空间分布与质量评分的关系，这为后续研究提供了重要数据基础。

在算法架构设计上，研究团队创新性地提出双网络协同的评估框架。前向网络采用预训练的Swin Transformer进行多尺度特征融合，通过引入语义结构补偿模块，显著提升了小目标（如交通标志、行人）的检测精度。后向网络则基于实时目标检测技术，利用YOLOv5改进模型实现高精度物体定位与分类。这种前后向网络的协同工作，使得系统能够自动识别图像中不同类别的物体，并建立质量评分的关联模型。

技术突破体现在三个关键模块：其一，动态权重分配模块可根据场景复杂度自动调整各类物体的评估权重。当检测到密集车辆区域时，系统会自动增强该区域的评估精度；其二，语义增强模块通过自注意力机制捕捉物体间的关联性，有效克服传统方法对复杂背景（如天空、云层）的误判问题；其三，多分支输出机制创新性地将质量评分细分为可解释的7个维度（清晰度、对比度、纹理完整性等），并建立类别特异性评估模型。

实验验证部分展现了显著的技术优势。在ACRTS专用数据库测试中，研究方法对关键物体的评估准确率达到92.7%，较传统方法提升约40%。特别在雨雾天气场景下，系统通过动态补偿机制将行人检测的误报率降低至3.2%。同时，在LIVEC、KonIQ-10k等通用数据库测试中，其综合性能超越现有最优模型约15个百分点。值得关注的是，该算法在处理具有空间不均衡性的图像时（如前景车辆与背景天空），能智能分配计算资源，使整体评估效率提升约60%。

该研究在工程应用层面具有突破性意义。通过构建首个面向交通场景的多类别质量评估数据库，不仅解决了长期存在的数据瓶颈，更建立了系统化的评估标准。实际测试表明，在智能驾驶的典型应用场景中，该系统能准确识别出需要优先修复的关键物体（如交通信号灯），其评估结果与人类专家的主观判断吻合度达0.89（PLCC值）。这种细粒度的质量评估，为自动驾驶的决策系统提供了可靠的质量参考，特别是在复杂多目标场景下的评估精度提升达37%。

研究还揭示了交通场景图像质量评估的特殊规律。实验数据表明，车辆前挡风玻璃的清晰度对驾驶安全的影响权重是天空背景的6.8倍，而交通标志的纹理完整度下降超过30%就会导致系统误判。这些发现为后续研究指明了方向，特别是如何量化不同质量维度对系统决策的影响权重。

在技术实现层面，研究团队开发了自适应训练机制。网络通过对比学习自动优化特征提取权重，在收敛速度上较传统方法提升2.3倍。针对交通场景特有的动态模糊问题，算法引入了时域补偿模块，能有效区分运动模糊与图像噪声。实测数据显示，在高速行驶产生的动态模糊场景中，评估系统的稳定性达到98.5%，误报率低于行业平均水平。

该研究成果对智能交通系统的发展具有双重价值。从技术层面，提出的双网络架构和动态补偿机制为图像质量评估领域开辟了新方向，特别是其在多目标场景下的处理能力，为未来自动驾驶系统提供了重要技术支撑。从应用层面，细粒度的质量评估可精准指导图像修复策略，例如自动识别需要局部增强的行人区域，或优先处理模糊的交通信号，使智能驾驶系统的决策效率提升约25%。

研究团队还前瞻性地考虑了数据扩展问题。通过设计模块化的评估架构，系统可方便地接入新的评估维度，目前已支持对夜间驾驶场景的适应性优化。在工程实现方面，算法在NVIDIA A100 GPU上运行时，单帧图像处理时间稳定在12ms以内，满足实时性要求，其计算效率比传统方法提升约3倍。

值得关注的是，该研究首次建立了交通场景图像质量与安全风险之间的量化关系。通过分析2000余组实验数据，研究团队发现当关键物体（如交通标志）的清晰度评分低于阈值时，系统决策正确率下降幅度达45%。这一发现为制定智能交通系统的质量标准提供了科学依据。

在学术贡献方面，该研究不仅完善了图像质量评估的理论体系，更推动了跨学科技术的融合。通过整合计算机视觉、认知心理学和交通工程等多领域知识，成功构建了面向实际应用的评估框架。论文中提出的"空间重要性加权算法"和"动态特征补偿机制"，已被多家自动驾驶公司纳入技术储备库。

未来研究方向主要集中在三个方面：首先，开发轻量化部署方案以适应车载设备的计算资源限制；其次，构建动态场景质量评估模型，适应交通流量的实时变化；最后，探索基于联邦学习的多源数据融合机制，提升评估系统的泛化能力。研究团队已与多家交通管理部门达成合作意向，计划在2024年启动城市级交通场景质量评估平台的建设。

这项研究的成功实施，标志着智能交通系统在感知层技术取得重要突破。通过细粒度的质量评估与智能化的修复指导，不仅提升了自动驾驶系统的可靠性，更为智慧城市交通管理提供了关键支撑。后续研究将重点突破极端天气条件下的评估精度，以及多模态数据融合的评估体系，推动交通场景图像质量评估技术进入新的发展阶段。