Skill: sxy799/traffic-crash-specialist (version 1.0.0)

--- name: traffic-crash-specialist description: 交通事故视频分析与检测专用技能。使用当需要：(1) 分析交通事故视频，(2) 事故识别、因果推理、预防分析，(3) 交通场景时空理解与对象定位，(4) 查询交通事故检测相关模型/数据集/论文，(5) 使用 CrashChat 或 Traffix VideoQA 进行视频问答，(6) 训练或评估交通视频分析模型。触发词：traffic crash、accident detection、crash analysis、交通事故、video QA。 --- # Traffic Crash Analysis 交通事故视频理解领域的模型、数据集与工具整合。 ## 核心项目 ### 1. CrashChat **论文**: [CrashChat: A Multimodal Large Language Model for Multitask Traffic Crash Video Analysis](https://arxiv.org/abs/2512.18878) (2025) **GitHub**: https://github.com/Liangkd/CrashChat **HuggingFace**: - 模型: https://huggingface.co/KDliang/crashchat - 数据集: https://huggingface.co/datasets/KDliang/CrashChat **核心特性**: - 基于 VideoLLaMA-3 7B 的多模态大语言模型 - 支持 **6 大任务**: 1. Crash recognition（事故识别） 2. Crash description（事故描述） 3. Causal reasoning（因果推理） 4. Prevention reasoning（预防推理） 5. Pre-crash localization（事故前定位） 6. Crash localization（事故定位） - 数据规模: 18,385 视频，96,184 video-QA 对 - 训练策略: 独立单任务 / 同质多任务 / 异质多任务 **任务分类**: - **Linguistic-centric**: crash recognition, crash description, causal reasoning, prevention reasoning - **Perception-centric**: pre-crash localization, crash localization ### 2. Traffix VideoQA (TUMTraf) **论文**: A Benchmark for Unified Spatio-Temporal Video Understanding in Traffic Scenes **主页**: https://traffix-videoqa.github.io/ **核心特性**: - 交通场景时空视频理解基准 - 数据规模: 1,000 视频，85,000 多选 QA 对 - 支持 **3 大任务**: 1. Multiple-choice video QA 2. Referred object captioning（2,300 标注） 3. Spatio-temporal object grounding（5,700 标注） - 特色: tuple-based 时空对象表达，恶劣天气场景 - 基线模型: TraffiX-Qwen（视觉 token 采样策略） --- ## 模型对比 | 特性 | CrashChat | Traffix VideoQA | |------|-----------|-----------------| | 骨干模型 | VideoLLaMA-3 7B | TraffiX-Qwen | | 数据规模 | 18,385 视频 | 1,000 视频 | | 任务数 | 6 | 3 | | 特色 | 多任务学习、因果推理 | 时空定位、恶劣天气 | | 开源程度 | 权重+数据+代码 | 数据集+基准 | --- ## 使用场景 ### CrashChat 适用场景 - 事故原因分析（为什么会发生碰撞？） - 预防措施建议（如何避免类似事故？） - 事故时间定位（碰撞发生在第几秒？） - 事故描述生成（详细描述事故过程） ### Traffix VideoQA 适用场景 - 交通监控视频问答 - 特定对象定位（找到红色轿车） - 时空关系理解（两车何时相遇？） - 恶劣条件下的场景理解 --- ## 快速开始 ### CrashChat 安装 ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/Liangkd/CrashChat.git cd CrashChat # 创建环境 conda create -n crashchat python=3.10 -y conda activate crashchat # 安装依赖 pip install torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install -r requirements.txt pip install flash_attn-2.7.3+cu11torch2.4cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl --no-deps conda install -c conda-forge ffmpeg -y ``` ### 模型权重下载 从 HuggingFace 下载预训练权重: ```bash # 基线模型 huggingface-cli download KDliang/crashchat --local-dir ./ckpt # 或按任务下载 # ckpt/videollama3_baseline # ckpt/heterogeneous_multitask (推荐：全任务版本) ``` --- ## 训练与评估 ### 训练命令 ```bash # 单 GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 bash scripts/train/Independent_monotask_models_causal_reasoning.sh 1 # 多 GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 bash scripts/train/Independent_monotask_models_causal_reasoning.sh 2 ``` ### 评估流程 ```bash # 1. 转换权重 python tool/merge_and_convert_videollama3_lora.py # 2. 运行评估 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 bash scripts/eval/eval_video_causal_reasoning.sh # 3. 计算指标 python scripts/eval/compute_causal_reasoning_metrics.py ``` --- ## 资源导航 ### 数据集 - CrashChat Dataset: https://huggingface.co/datasets/KDliang/CrashChat - TUMTraf VideoQA: https://traffix-videoqa.github.io/ ### 论文 - CrashChat: https://arxiv.org/abs/2512.18878 - Traffix VideoQA: 见项目主页 ### 模型权重 - CrashChat-7B: https://huggingface.co/KDliang/crashchat/tree/main/ckpt - VideoLLaMA-3 原版: https://huggingface.co/KDliang/crashchat/tree/main/videollama3_original_model --- ## References 详细文档见 `references/` 目录: - `models.md` - 模型架构与训练策略详解 - `datasets.md` - 数据集格式与标注说明 - `tasks.md` - 六大任务定义与评估方法


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