基于视频采集视角的交通事故检测技术综述

随着全球汽车数量的持续增长，道路交通安全问题日益严峻，发展高效、自动化的交通事故检测技术已成为智能交通系统研究的重要方向。传统方法多依赖于单一视频采集视角，难以全面适应复杂多变的真实交通场景，且纯视觉技术在应对极端光照、天气及遮挡时存在固有局限。突破了传统以算法演进为主线的综述范式，以视频采集视角作为核心分类依据，对基于固定监控摄像头、行车记录仪和无人机的交通事故检测技术进行了系统梳理与对比分析。首先，剖析了三种视角独特的视觉特征、典型应用场景及其带来的根本性技术挑战：监控视角背景稳定但存在视野盲区；行车记录仪视角细节丰富但受自车运动干扰；无人机视角具备全局优势但面临小目标检测难题。在此基础上，纵向梳理各视角下从传统计算机视觉到深度学习，再到时空交互理解的技术演进内在逻辑。通过构建多维度的横向对比框架，揭示了不同视角在数据特性、技术路径、优劣局限及适用事故类型等方面的互补关系。进而，探讨了多视角融合的技术潜力与实现路径，并在现有研究基础上归纳面向不同视角与应用需求的评价指标侧重点。最后，针对当前技术瓶颈与多传感器融合的发展趋势，提出了未来关键的五大研究方向：面向复杂场景的小目标检测优化、多视角协同与时空对齐机制、提升模型泛化能力与数据支撑体系建设、面向实际应用的轻量化设计以及基于时空图结构的交互关系建模。旨在从视角分类出发，梳理交通事故检测技术的发展脉络，从而为多视角、多模态协同感知建模方向提供参考。

推荐引用: 何悦，张晓东，李雷孝，万剑雄. 基于视频采集视角的交通事故检测技术综述. 计算机科学与探索, no. XX, pp. XX-XX, 2026.

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