即插即用，事件检测准确率83%
端到端联合生成交通事件检测结果与语义丰富的场景描述，无需海量人工标注即可跨场景泛化。
Zihe, Wang · 于海洋 · Changxin, Chen · Cui, Zhiyong · Yufeng, Bi · Ren, Yilong · Zijian, Wang · Delan, Kong · Jing, Tian · Shoutong, Yuan · Zhiqiang, Li
Communications in Transportation Research 2025
通过视觉与文本语义的跨模态对齐，模型在不同交通场景间迁移，无需为新场景重新配置规则。
在真实道路数据集上达到 83.33% 的事件检测准确率，优于主流基准。
多模态场景理解评估平均得分 65.81，能够解析蕴含的交通事件。
采用 LoRA 与提示微调等参数高效策略，大幅减少对大规模人工标注的依赖。