多学科视频数据驱动的道路交通事故分析：时空建模与风险感知框架

《Frontiers in Public Health》：Analyzing road traffic crashes through multidisciplinary video data approaches

本文系统综述了基于多学科视频数据的道路交通事故分析框架，提出融合时空建模（NRTE）、行为分析与语义解耦（HSRD）的创新方法，通过图神经网络与注意力机制实现高风险场景的早期预警与归因分析，为智能交通系统（ITS）和高级驾驶辅助系统（ADAS）提供可解释的决策支持。

　　

引言

随着城市化进程加速，道路交通事故已成为全球性的公共卫生挑战。传统交通事故分析方法（如警察报告和统计资料）难以捕捉复杂交通环境中多智能体（车辆、行人、非机动车）的动态交互行为。本文提出一种融合计算机视觉、行为心理学与交通工程的多学科视频分析框架，通过^{in situ}视频数据解析事故前兆模式，为风险敏感型决策提供数据驱动支持。

多模态交通监控分析

现代交通监控系统整合视频流、车辆遥测、环境传感器等多源数据，构建高维时空场景表征。卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）被广泛应用于目标检测、轨迹预测及行为分析，而多模态嵌入技术可关联驾驶员动作与外部刺激，提升事故根因分析的准确性。例如，同步加速度计与视频数据能识别突然变道、制动模式等风险行为，但跨模态数据对齐仍是技术难点。

人类行为与认知建模

交通参与者的决策过程是事故因果分析的核心。通过车载摄像头的眼动追踪、头部姿态估计等技术，可量化驾驶员注意力分配与认知负荷。理论框架如计划行为理论（Theory of Planned Behavior）与情境意识模型被操作化为机器学习算法，通过概率图模型或深度强化学习模拟不确定性下的决策机制。个性化行为建模进一步考虑了驾驶员历史风险画像，提升模型泛化能力。

事故场景重建与仿真

基于视频的碰撞重建技术结合物理引擎（如PC-Crash、VISSIM）与三维场景还原，实现事故序列的可视化与反事实推演。光学流分析、关键帧提取等计算机视觉技术从二维视频推导运动动力学，辅助政策制定与法律责任认定。虚拟测试环境还可用于自动驾驶安全评估，推动主动安全系统发展。

方法论创新：NRTE-HSRD框架

神经关系轨迹编码器（NRTE）

NRTE通过动态交互图^Gt建模智能体时空依赖，其中节点编码个体轨迹（GRU单元处理运动状态^x_it），边特征融合时间到碰撞（TTC）、最小距离违规（MDV）等风险指标。多头注意力机制（Multi-Head Attention）加权聚合邻居信息，生成上下文感知的轨迹嵌入^z_it。

分层场景风险解耦（HSRD）

HSRD将风险分解为局部运动异常（如相对加速度Δ^?_ij^t）与全局语义偏差（KL散度量化行为分布偏离）。通过方向性局部风险张量^Lt与语义风险评分^R_semt的融合（公式31），实现多尺度风险感知。自适应阈值机制（θ_risk）进一步优化二分类决策的稳定性。

实验验证与性能对比

在UA-DETRAC、CityFlow等真实数据集上，NRTE-HSRD在F1分数（90.12%）、AUC（93.21%）等指标上显著优于I3D、VideoMAE等基线模型。针对事故预警任务，在BDD100K和A3D数据集上实现了2.12秒的提前预警时间（TTC）与64.7%的风险区域交并比（IoU）。消融实验证实了关系注意力、场景解码等模块的贡献率均超过25%。

结论与展望

本研究通过多学科视频分析方法，建立了可解释、可扩展的交通事故分析范式。未来工作将聚焦于多传感器（LiDAR、雷达）融合、边缘计算优化以及持续学习机制，以应对复杂天气条件、计算效率等实际挑战，推动智能交通系统向人机协同安全决策演进。