Умный взгляд на трафик: анализ видео с нескольких камер

Автор: Денис Аветисян

Новый алгоритм позволяет быстрее и эффективнее извлекать полезную информацию из видеопотоков с камер наблюдения за дорожным движением.

Ускоренный рабочий процесс преобразования видео в текст, реализованный в TrafficLens, обеспечивает эффективную обработку и анализ визуальных данных, позволяя оперативно извлекать текстовую информацию из видеопотока.

Представлен TrafficLens — система, использующая большие языковые модели и методы извлечения информации для оптимизированного анализа многокамерного видео трафика.

Несмотря на широкое использование камер видеонаблюдения в городской инфраструктуре, эффективный анализ многокамерных видеопотоков представляет собой сложную задачу из-за огромных объемов данных. В данной работе, ‘TrafficLens: Multi-Camera Traffic Video Analysis Using LLMs’, предложен алгоритм TrafficLens, оптимизирующий преобразование видео в текст для анализа дорожного движения на перекрестках. Алгоритм использует последовательный подход с адаптацией лимитов токенов и механизмом обнаружения избыточности, что позволяет ускорить процесс обработки данных в четыре раза без потери точности. Сможет ли TrafficLens стать основой для создания интеллектуальных систем управления транспортом нового поколения?

Понимание Дорожного Движения: Сложность и Вызовы

Эффективное управление транспортными потоками напрямую зависит от детального анализа визуальных данных, однако существующие методы сталкиваются со значительными трудностями в масштабируемости и точности. Современные системы видеонаблюдения генерируют огромные объемы информации, обработка которых требует колоссальных вычислительных ресурсов и времени. Традиционные алгоритмы часто не способны адекватно интерпретировать сложные дорожные ситуации, такие как пробки, аварии или изменения погодных условий, что приводит к неточностям в прогнозировании и управлении трафиком. Повышение точности анализа, особенно в условиях высокой плотности транспортных средств и недостаточной освещенности, остается актуальной задачей для разработчиков интеллектуальных транспортных систем и требует внедрения новых, более эффективных подходов к обработке и интерпретации визуальной информации.

Для адекватного анализа сложных дорожных ситуаций требуется всесторонний охват визуальной информации и её достоверная интерпретация. Это подразумевает не просто фиксацию наличия транспортных средств, но и понимание их взаимного расположения, скорости, траекторий движения и потенциальных рисков столкновений. Полнота покрытия предполагает использование большого количества камер или других сенсоров, обеспечивающих обзор ключевых участков дорожной сети. Однако, объём данных, поступающих от этих источников, огромен, и для эффективной обработки необходимы продвинутые алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения, способные извлекать релевантную информацию и преобразовывать её в полезные сведения для управления транспортным потоком и повышения безопасности дорожного движения. Именно поэтому надёжность интерпретации визуальных данных становится критически важной, поскольку неверное распознавание объектов или ошибочная оценка ситуации может привести к неадекватным решениям и негативным последствиям.

Традиционные методы анализа видеопотоков с дорожного движения характеризуются высокой вычислительной сложностью и зачастую не способны адекватно отразить реальные условия. Существующие алгоритмы, основанные на ручном определении параметров и применении стандартных алгоритмов компьютерного зрения, требуют значительных ресурсов для обработки больших объемов данных, особенно в условиях плотного трафика и сложной геометрии дорог. Это приводит к задержкам в обработке, снижению точности распознавания объектов и неспособности учитывать нюансы, такие как погодные условия, освещение и поведение участников движения. В результате, существующие системы часто дают неполную или искаженную картину происходящего, что препятствует эффективному управлению транспортными потоками и повышению безопасности дорожного движения.

Система анализа дорожного видео на основе RAG сначала преобразует видеопоток с нескольких камер в текстовый документ, разделяет его на фрагменты и сохраняет в векторной базе данных, а затем использует большую языковую модель (LLM) для ответа на запросы, извлекая релевантную информацию из этой базы данных посредством семантического поиска.

TrafficLens: Ускорение Преобразования Видео в Текст

Алгоритм TrafficLens предназначен для существенного ускорения преобразования видеопотока с дорожного движения в текстовые описания, обеспечивая прирост скорости в диапазоне от 2 до 4 раз по сравнению со стандартными методами. Данное ускорение достигается за счет оптимизации обработки визуальных данных с использованием моделей «Vision-Language» (VLMs) и применения усовершенствованных методов проектирования запросов, а также регулирования лимитов токенов. В результате, время обработки значительно сокращается, позволяя более оперативно анализировать и извлекать информацию из видеоматериалов, что особенно важно для систем мониторинга трафика и анализа дорожной обстановки.

В основе TrafficLens лежит использование Vision-Language Models (VLMs) для интерпретации визуальных данных из видеопотоков. Для преодоления проблемы длительного времени обработки, связанной с применением VLMs, была проведена оптимизация промпт-инжиниринга — разработаны более эффективные запросы, направляющие модель к более быстрой и точной интерпретации. Дополнительно, были скорректированы лимиты токенов, что позволило сократить объем обрабатываемых данных без потери значимой информации и, как следствие, уменьшить время обработки видеоматериалов.

Ключевым компонентом TrafficLens является детектор схожести, который идентифицирует и пропускает избыточные видеоклипы, снижая вычислительную нагрузку без потери информации. В ходе тестирования, использование данного детектора позволило сократить время обработки видео на 18 минут при использовании модели InternLM-1.8B и на 16 минут при использовании LLAVA-7B, по сравнению с базовым временем обработки в 56 и 61 минуту соответственно. Таким образом, детектор схожести значительно оптимизирует процесс обработки видеоданных, уменьшая общее время выполнения задачи.

Использование детектора сходства TrafficLens для пропуска кадров с последующих камер значительно сокращает время обработки видеопотока в различных VLM.

Повышение Надёжности с Помощью Retrieval-Augmented Generation

TrafficLens использует архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG) для повышения качества и фактической точности генерируемого текста. В основе RAG лежит интеграция больших языковых моделей (LLM) с внешними источниками информации, в данном случае — видеоданными. Этот подход позволяет системе не просто генерировать текст, а формировать ответы, опираясь на конкретные визуальные данные, извлеченные из видеопотока. Использование RAG обеспечивает более надёжные и обоснованные ответы, снижая вероятность генерации неточной или вымышленной информации.

Система TrafficLens использует технологию Retrieval-Augmented Generation (RAG), интегрируя большие языковые модели (LLM) с видеоконтентом. Это позволяет системе отвечать на запросы и предоставлять подробные описания, основанные непосредственно на визуальных данных, содержащихся в видеопотоке. Интеграция LLM с видео обеспечивает доступ к информации, извлеченной из визуальных элементов, что позволяет формировать ответы, подтвержденные фактическими наблюдениями, а не только на основе общих знаний модели. Такой подход позволяет генерировать описания конкретных событий, объектов и действий, зафиксированных на видео, с высокой степенью детализации и точности.

Использование подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG) эффективно снижает вероятность возникновения «галлюцинаций» — случаев, когда визуальные языковые модели (VLM) генерируют вымышленные или неточные данные. Механизм RAG обеспечивает привязку ответов модели к фактическим наблюдениям, полученным из видеоконтента, а не полагается исключительно на параметры, усвоенные моделью во время обучения. Это достигается путем извлечения релевантной информации из видео и предоставления ее модели в качестве контекста для генерации ответа, что гарантирует соответствие генерируемого текста наблюдаемым фактам и снижает вероятность создания ложных утверждений.

Время генерации ответа языковой моделью увеличивается по мере роста количества сгенерированных токенов.

Валидация и Производительность на Датасете StreetAware

Для оценки предложенного подхода использовался датасет StreetAware, признанный эталон для анализа движения пешеходов на перекрестках. Этот датасет содержит видеозаписи дорожного движения, аннотированные текстовыми описаниями происходящих событий, что позволяет объективно оценить способность системы генерировать релевантные и точные описания. Выбор StreetAware обусловлен его широким распространением в исследовательском сообществе и разнообразием представленных сценариев, включая различные типы перекрестков, плотность пешеходного и транспортного потока, а также погодные условия. Использование данного датасета позволило провести всестороннюю проверку эффективности разработанной системы в условиях, максимально приближенных к реальным дорожным ситуациям.

Оценка предложенного метода проводилась с использованием метрик $ROUGE$ и $BERTScore$, позволяющих количественно оценить качество генерируемого текста и семантическое соответствие с исходными данными. Полученные результаты демонстрируют значительное улучшение как в отношении грамматической корректности и связности текста, так и в плане его смысловой близости к фактическому содержанию видеозаписей. В частности, наблюдалось существенное превосходство над базовыми моделями в задачах автоматического описания дорожной обстановки, что указывает на эффективность предложенного подхода в создании информативных и точных текстовых представлений трафика.

В ходе проведения серии экспериментов по исключению отдельных компонентов системы TrafficLens было установлено, что оптимальным пороговым значением для оценки семантического соответствия является $0.21$. Именно этот параметр позволяет добиться наилучшего баланса между точностью и полнотой генерируемых текстовых описаний дорожной обстановки. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенного подхода в преобразовании видеоданных о дорожном движении в удобочитаемый текст, что открывает возможности для автоматизированного анализа транспортных потоков и повышения эффективности управления дорожным движением. Данная технология способна предоставить ценную информацию для разработки интеллектуальных транспортных систем и улучшения безопасности на дорогах.

На представленном изображении показан пример кадра из датасета StreetAware[piadyk2023streetaware], предназначенного для анализа уличных сцен.

В основе TrafficLens лежит элегантное решение проблемы обработки больших объемов данных с камер наблюдения. Алгоритм демонстрирует, что эффективность достигается не за счет грубой силы, а за счет интеллектуального использования доступных ресурсов — избыточности данных с разных камер и оптимизации лимитов токенов. Это напоминает подход, который отстаивала Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен служить людям, а не наоборот». TrafficLens подтверждает эту мысль, предоставляя инструменты для более быстрого и точного анализа дорожной обстановки, что, в свою очередь, способствует повышению безопасности и эффективности транспортных потоков. Подход, реализованный в TrafficLens, подчеркивает, что истинная красота заключается в простоте и гармонии между формой и функцией.

Куда же дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к оптимизации обработки видеоданных. Однако, стоит признать, что ускорение — лишь одна сторона медали. Настоящая проблема заключается не в скорости, а в глубине понимания. Преобразование видео в текст, пусть и ускоренное, остается лишь поверхностным представлением сложной реальности дорожного движения. Вопрос о том, как извлечь истинную суть происходящего, а не просто описать его, остается открытым.

Очевидным направлением для дальнейших исследований представляется разработка систем, способных к более сложному анализу, выходящему за рамки простого распознавания объектов и событий. Необходимо стремиться к созданию моделей, способных к интуитивному пониманию контекста, предвидению возможных ситуаций и, как следствие, более эффективному управлению транспортными потоками. Иначе говоря, необходимо отойти от простого “описания” к “пониманию”.

Кроме того, необходимо учитывать, что надежность любой системы анализа напрямую зависит от качества исходных данных. Устойчивость к шумам, изменениям освещенности и другим внешним факторам — это не просто техническая задача, а вопрос философской строгости. Ведь в конечном счете, истинная красота системы проявляется не в ее сложности, а в ее способности оставаться ясной и надежной даже в самых сложных условиях. Элегантность — не опция; это признак глубокого понимания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20965.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-30 15:20

🚀 Квантовые новости