FLaRA: Predicting Future Latent Representations for Accident Anticipation

📄 arXiv: 2606.14380v1 📥 PDF

作者: Lorenzo Caselli, Tomaso Trinci, Tommaso Bianconcini, Simone Magistri, Leonardo Taccari, Francesco Sambo, Andrew D. Bagdanov

分类: cs.CV

发布日期: 2026-06-12

备注: Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2026)

💡 一句话要点

提出FLaRA以解决交通事故预测问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 交通事故预测 潜在表示 智能交通系统 深度学习 视频分析 事故预警 模型预测

📋 核心要点

  1. 现有方法通常忽视了驾驶场景未来演变的建模，导致事故预测的准确性不足。
  2. FLaRA通过预测未来潜在表示，改变了事故预测的传统方法，增强了对未来动态的理解。
  3. 在Nexar数据集上的实验表明，FLaRA在事故预测方面达到了最先进的性能，且具备良好的早期预警能力。

📝 摘要（中文）

交通事故的预测是智能交通系统中的一项关键挑战。现有方法通常直接将视觉上下文映射到碰撞概率，而未明确建模驾驶场景的未来演变。本文提出FLaRA（预测未来潜在表示以进行事故预测），一种新颖的预测架构，通过预测未来潜在表示来转变这一范式。我们的模型基于视频联合嵌入预测架构（V-JEPA2），在观察到的上下文帧上条件化预测网络，以预测场景的未来潜在特征。分类器在这些预测的未来表示上进行操作，而不仅仅依赖于过去的观察。为确保这些预测与现实未来动态相一致，我们引入了一个联合训练目标，同时优化辅助特征级重建损失和交叉熵分类损失。在Nexar数据集上的广泛评估，以及在DAD、DADA-2000和DoTA基准上的跨领域验证，表明我们的方法在保持现实早期预警能力的同时，达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决交通事故预测中的未来场景演变建模不足的问题。现有方法仅依赖于过去的视觉信息，未能有效预测未来的动态变化。

核心思路：FLaRA通过预测未来的潜在表示，增强了对驾驶场景未来演变的理解，从而提高事故预测的准确性。这种设计使得模型能够基于当前的上下文信息，推测出未来可能的场景状态。

技术框架：FLaRA的整体架构包括一个条件预测网络和一个分类器。条件预测网络基于观察到的上下文帧，预测未来的潜在特征，而分类器则在这些预测的特征上进行分类操作。

关键创新：FLaRA的主要创新在于其预测未来潜在表示的能力，与传统方法相比，它不仅依赖于历史数据，还考虑了未来的动态变化，从而显著提升了事故预测的准确性。

关键设计：在训练过程中，FLaRA采用了联合训练目标，优化了辅助特征级重建损失和交叉熵分类损失。这种设计确保了模型在预测未来潜在表示时，能够保持与现实动态的紧密联系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FLaRA在Nexar数据集上的实验结果显示，其事故预测性能达到了最先进水平，相较于传统方法，提升幅度显著。具体而言，FLaRA在多个基准测试中表现优异，展示了其在早期预警能力方面的优势。

🎯 应用场景

该研究在智能交通系统中具有广泛的应用潜力，能够为自动驾驶车辆提供更准确的事故预测，进而提升行车安全性。未来，FLaRA的技术可以扩展到其他领域，如城市交通管理和智能监控系统，帮助减少交通事故的发生。

📄 摘要（原文）

Anticipating traffic accidents from dashcam videos is a critical challenge in intelligent transportation systems. Existing methods typically map visual context directly to a collision probability without explicitly modeling the future evolution of the driving scene. In this paper we propose FLaRA (Predicting Future Latent Representations for Accident Anticipation), a novel predictive architecture that shifts this paradigm by forecasting future latent representations for accident anticipation. Building upon the Video Joint-Embedding Predictive Architecture (V-JEPA2), our model conditions a predictor network on observed context frames to predict the forthcoming latent features of the scene. A classifier then operates on these predicted future representations rather than only on past observations. To ensure these forecasts remain grounded in realistic future dynamics, we introduce a joint training objective that simultaneously optimizes an auxiliary feature-level reconstruction loss and a cross-entropy classification loss. Extensive evaluations on the Nexar dataset, alongside cross-domain validations on the DAD, DADA-2000, and DoTA benchmarks, demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance while maintaining realistic early warning capabilities.