TrafficVLM：基于视觉语言模型的交通视频智能字幕生成工具

一、TrafficVLM是什么？

TrafficVLM 是一个专注于交通场景的可控视觉语言模型，主要用于交通视频的字幕生成任务。该模型融合了多粒度视觉特征（全局、子全局、局部）与时间编码机制，能够精准理解交通事件并生成符合场景逻辑的字幕描述。作为第 8 届 AI City Challenge Track 2 的第三名解决方案，其技术成果已发表于 CVPR 2024 Workshops。项目提供完整的开源实现，支持自定义训练与测试，适用于智能交通监控、自动驾驶辅助、交通事件分析等多个领域，为交通视频的智能化理解提供了高效工具。

交通视频字幕生成是智能交通领域的重要任务，需要模型同时理解视频中的视觉内容（如车辆、行人、信号灯、道路标志等）和时间维度的动态变化（如车辆行驶轨迹、交通事件演变等），并将其转化为自然语言描述。传统方法往往存在“视觉特征粒度单一”“时间关联性弱”“生成字幕可控性差”等问题，而TrafficVLM通过创新的多模态融合机制和可控性设计，有效解决了这些痛点。

该项目以开源形式发布于GitHub，包含完整的模型代码、训练配置、数据处理工具和预训练模型，支持开发者基于自身需求进行二次开发和应用部署。

二、功能特色

TrafficVLM的核心优势在于“精准理解交通场景”和“可控生成字幕”，其功能特色可总结为以下5点：

1. 多粒度视觉特征融合

模型创新性地引入了三种视觉特征，覆盖不同尺度的交通场景信息：

• 全局特征（Global）：捕捉整个视频帧的整体场景（如“高速公路”“十字路口”“雨天环境”）；

• 子全局特征（Sub-global）：聚焦帧中关键区域（如“左侧车道”“路口信号灯”）；

• 局部特征（Local）：识别具体目标（如“红色轿车”“行人”“停止标志”）。

通过融合这三种特征，模型既能理解整体场景，又能捕捉细节目标，解决了传统模型“要么失焦全局，要么忽略细节”的问题。

2. 时间编码机制

交通事件具有强时间关联性（如“车辆变道→追尾事故”），TrafficVLM通过两种时间编码方式强化对动态过程的理解：

• 帧级时间编码：标记视频帧的时序位置（如第10帧、第20帧），建立帧间先后关系；

• 事件级时间编码：识别视频中关键事件的持续时间（如“拥堵从第5秒持续到第30秒”），强化事件演变逻辑。

这一机制使模型生成的字幕能准确反映“何时发生了什么”，而非孤立的静态描述。

3. 可控性字幕生成

支持通过配置参数控制字幕生成的侧重点，例如：

• 可指定“优先描述车辆行为”或“优先描述交通信号状态”；

• 可调整字幕的详细程度（如简洁版“车流量大” vs 详细版“双向六车道，每车道约5辆轿车，车速约40km/h”）；

• 可过滤无关信息（如忽略“天空颜色”等对交通分析无意义的内容）。

这种可控性使模型能适应不同场景的需求（如监控系统需简洁报警，而教研分析需详细描述）。

4. 高精度交通场景适配

针对交通领域的专业场景进行了专项优化：

• 内置交通目标识别库，支持100+类交通元素（如“救护车”“施工锥”“潮汐车道”）的精准识别；

• 优化了恶劣天气（雨天、雾天）和复杂光照（逆光、夜间）下的特征提取能力；

• 适配多种道路类型（高速、城市道路、乡村道路）和交通规则（靠左/右行驶、特殊让行规则）。

5. 轻量化部署支持

尽管模型具备复杂功能，但其设计考虑了实际部署需求：

• 支持单GPU训练与推理（最低12GB显存，如RTX 3060即可运行）；

• 提供特征提取加速工具，可将1小时视频的特征处理时间压缩至10分钟内；

• 支持模型裁剪（移除部分非核心模块），在精度损失小于5%的情况下，推理速度提升30%。

三、技术细节

1. 模型整体架构

TrafficVLM基于“视觉编码器-文本解码器”的双阶段架构，整体框架如图1所示（简化版）：

• 视觉编码器：处理视频帧，提取多粒度视觉特征并融入时间信息；

• 跨模态融合层：将视觉特征与文本语义空间对齐；

• 文本解码器：基于融合特征生成自然语言字幕，并通过控制模块实现生成可控性。

其基础框架继承自Vid2Seq（视频字幕生成模型）和T5（文本生成模型），但针对交通场景进行了以下改造：

• 新增子全局特征提取分支；

• 引入时间编码模块；

• 加入可控性控制层（基于门控机制实现特征权重调节）。

2. 视觉特征提取

视觉特征提取是模型理解视频的核心，具体流程如下：

1. 视频帧采样：将输入视频按固定帧率（默认10fps）采样为连续帧序列；

2. 特征提取网络：

• 全局特征：使用CLIP的ViT-L/14模型提取整帧特征；

• 子全局特征：将帧划分为9个网格（3×3），对每个网格单独提取特征后拼接；

• 局部特征：使用Faster R-CNN检测目标框，对每个框提取特征并标记类别（如“车辆”“行人”）；

3. 特征融合：通过注意力机制融合三种特征，突出关键信息（如事故场景中优先保留“碰撞车辆”的局部特征）。

3. 时间编码实现

时间编码通过“位置嵌入+事件时序建模”实现：

• 位置嵌入：为每个帧分配一个可学习的时序向量（如第t帧的向量为E_t），与该帧的视觉特征相加；

• 事件时序建模：使用LSTM网络对帧序列特征进行编码，捕捉事件的持续与演变（如“车辆减速→停车→起步”的状态变化）。

这种设计使模型能区分“同一目标在不同时间的行为”（如“轿车t1时刻直行，t5时刻左转”）。

4. 可控性生成机制

可控性通过“控制向量”调节特征权重实现，具体步骤：

1. 用户通过配置文件定义控制参数（如focus=vehicle_behavior表示优先描述车辆行为）；

2. 模型将参数转化为控制向量C；

3. 在跨模态融合层，通过公式F' = F × (1 + σ(C))调节特征权重（σ为sigmoid函数），使与控制目标相关的特征被强化。

例如，当focus=traffic_light时，信号灯相关的子全局特征权重会被放大，生成的字幕会更频繁提及“红灯亮”“绿灯切换”等信息。

5. 训练策略

模型训练分为预训练和微调两个阶段：

• 预训练：使用大规模通用视频字幕数据集（如MSR-VTT、ActivityNet Captions）初始化模型参数，学习基础的视觉-文本映射关系；

• 微调：使用交通领域数据集（如AI City Challenge数据集）进行专项训练，优化交通元素识别和事件描述能力。

训练过程中采用以下优化策略：

• 损失函数：结合交叉熵损失（文本生成）和对比损失（视觉-文本匹配）；

• 数据增强：对视频帧进行随机裁剪、亮度调整、添加雨雾特效等，提升模型鲁棒性；

• 学习率调度：采用余弦退火策略，初始学习率5e-5，每3个epoch衰减10%。

四、应用场景

TrafficVLM的核心价值在于将交通视频转化为可理解的文本信息，适用于以下场景：

1. 智能交通监控系统

在城市交通监控中，传统监控依赖人工查看视频，效率低下。TrafficVLM可实时生成监控视频的字幕描述，辅助管理人员快速掌握路况：

• 自动识别“交通事故”“道路拥堵”“违章停车”等事件，并生成字幕（如“10:23，XX路口，红色轿车与电动车追尾，占用左转车道”）；

• 结合告警系统，当检测到紧急事件（如“救护车被堵”）时，自动推送带字幕的告警信息；

• 生成日报/周报（如“本周XX路段共发生5次拥堵，高峰集中在7:30-8:30”），辅助交通管理决策。

2. 自动驾驶辅助系统

自动驾驶需要理解周围交通环境，TrafficVLM可作为辅助模块，将车载摄像头的视频转化为文本描述，辅助决策：

• 实时输出周边环境字幕（如“前方50米，行人横穿马路；右侧车道，货车正在超车”）；

• 对复杂场景进行解析（如“路口信号灯变黄，左侧车辆开始减速，右侧车辆准备抢行”），为自动驾驶系统提供决策依据；

• 记录驾驶过程中的关键事件（如“15:30，避让突然横穿的自行车”），用于后续的行为分析与模型优化。

3. 交通事件分析与追溯

在交通事件（如事故、违章）的调查中，TrafficVLM可快速提取视频中的关键信息，减少人工工作量：

• 对事故视频生成时序字幕（如“t0: 轿车A正常行驶；t1: 轿车B实线变道；t2: A刹车不及追尾B”），清晰还原事件过程；

• 自动提取关键信息（时间、地点、涉事车辆类型/颜色、违法行为等），生成标准化报告；

• 支持批量处理历史监控视频，统计特定事件的发生规律（如“XX路段每月平均3次实线变道违章”）。

4. 交通教学与培训

在驾驶培训或交通管理培训中，TrafficVLM可增强视频教学的效果：

• 为教学视频添加详细字幕（如“通过路口时，应提前观察信号灯和横向车辆，减速至20km/h以下”）；

• 对事故案例视频进行标注（如“此处事故的原因：未保持安全车距+雨天刹车距离变长”），帮助学员理解关键知识点；

• 支持交互式学习，学员可通过调整控制参数（如“focus=错误操作”），让模型重点描述视频中的违规行为。

5. 交通数据标注自动化

交通数据集的标注（如为视频帧标记事件类型）是一项耗时工作，TrafficVLM可辅助自动化标注：

• 对原始视频生成字幕描述，作为初步标注结果；

• 人工仅需对自动标注进行校对，减少70%以上的工作量；

• 支持标注格式转换（如将字幕转为COCO格式的事件标签），适配不同的模型训练需求。

五、使用方法

1. 环境准备

硬件要求

• CPU：≥8核（推荐Intel i7或AMD Ryzen 7）；

• GPU：NVIDIA GPU（支持CUDA 12.1，显存≥12GB，如RTX 3060/3090、Tesla T4）；

• 内存：≥32GB（处理视频特征时需较大内存）；

• 存储：≥100GB（用于存放代码、数据集、模型文件）。

软件要求

• 操作系统：Ubuntu 20.04（推荐，Windows需修改部分路径配置）；

• Python：3.10.x；

• 深度学习框架：PyTorch 2.1.0；

• 其他依赖：CUDA 12.1、cuDNN 8.9.2、ffmpeg（视频处理）。

2. 安装步骤

（1）克隆仓库

git clone https://github.com/quangminhdinh/TrafficVLM.git
cd TrafficVLM

（2）创建虚拟环境并安装依赖

# 使用conda创建环境（推荐）
conda create -n trafficvlm python=3.10
conda activate trafficvlm

# 安装PyTorch（需匹配CUDA版本）
pip3 install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 安装其他依赖
pip install -r requirements.txt

（3）配置基础参数

修改主配置文件config.py中的关键路径：

# config.py
_C.GLOB.EXP_PARENT_DIR = "/path/to/your/logs" # 日志/模型存储目录
_C.MODEL.VID2SEQ_PATH = "/path/to/vid2seq_htmchaptersvitt.pth" # 预训练模型路径

3. 数据准备

（1）数据集结构

需准备视频文件和对应的标注文件（若用于训练），推荐结构：

data/
├── videos/     # 视频文件（.mp4格式）
│  ├── train/
│  └── test/
└── annotations/   # 标注文件（.json格式）
  ├── train.json
  └── test.json

标注文件格式示例（参考AI City Challenge）：

{
 "videos": [
  {
   "video_id": "vid_001",
   "duration": 60, # 视频时长（秒）
   "captions": [
    {"id": 1, "caption": "车辆在高速公路上正常行驶，车流量中等"}
   ]
  }
 ]
}

（2）提取视觉特征

视频特征需提前提取（支持三种粒度），可使用项目提供的工具：

# 提取全局特征
python feature_extraction/extract_global.py \
 --video_dir data/videos/train \
 --output_dir data/features/global/train

# 提取子全局特征
python feature_extraction/extract_sub_global.py \
 --video_dir data/videos/train \
 --output_dir data/features/sub_global/train

# 提取局部特征
python feature_extraction/extract_local.py \
 --video_dir data/videos/train \
 --output_dir data/features/local/train

也可直接下载项目提供的预提取特征（链接见“相关官方链接”）。

（3）配置数据集路径

修改dataset/config.py，指定特征和标注路径：

# dataset/config.py
DATASET_PATHS = {
 "train": {
  "features": {
   "global": "data/features/global/train",
   "sub_global": "data/features/sub_global/train",
   "local": "data/features/local/train"
  },
  "annotations": "data/annotations/train.json"
 },
 "test": {
  # 测试集配置（同上）
 }
}

4. 模型训练

（1）创建实验配置

在experiments/目录下创建自定义配置文件（如my_experiment.yml），示例：

# experiments/my_experiment.yml
SOLVER:
 BATCH_SIZE: 8     # 批次大小
 MAX_EPOCH: 20     # 最大训练轮次
 LR: 5e-5        # 初始学习率
 SAVE_INTERVAL: 5    # 每5轮保存一次模型
MODEL:
 USE_LOCAL_FEATURE: True # 使用局部特征
 USE_TIME_ENCODING: True # 使用时间编码
CONTROL:
 FOCUS: "vehicle_behavior" # 优先描述车辆行为

（2）启动训练

python train.py my_experiment # 实验名对应配置文件前缀

训练过程中，日志、模型检查点和样本输出会保存在{EXP_PARENT_DIR}/my_experiment/目录下。

5. 测试与字幕生成

（1）生成测试集字幕

python generate_test.py my_experiment \
 -d 0 # 指定GPU设备（0表示第一张卡）
 -b 16 # 推理批次大小

生成的字幕会保存为{EXP_PARENT_DIR}/my_experiment/test_results.json，格式如下：

[
 {"video_id": "vid_002", "caption": "t0-t10: 货车在慢车道行驶；t15: 右侧小轿车超车，未打转向灯"}
]

（2）单视频字幕生成（用于实际应用）

python generate_single_video.py \
 --video_path path/to/test_video.mp4 \
 --checkpoint_path {EXP_PARENT_DIR}/my_experiment/epoch_20.th \
 --output_path result.txt

生成的result.txt会包含该视频的时序字幕描述。

六、常见问题解答（FAQ）

1. 环境配置相关

Q：安装依赖时出现“torchvision版本不兼容”错误？
A：确保PyTorch与CUDA版本匹配，推荐使用命令pip3 install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121，避免手动指定版本。

Q：运行特征提取脚本时提示“ffmpeg not found”？
A：需安装ffmpeg工具，Ubuntu可通过sudo apt-get install ffmpeg安装，Windows可从官网下载并添加到环境变量。

2. 数据与特征相关

Q：是否必须提取三种视觉特征？可以只使用其中一种吗？
A：可以。在实验配置文件中设置USE_GLOBAL_FEATURE、USE_SUB_GLOBAL_FEATURE、USE_LOCAL_FEATURE为True或False即可。但推荐使用多种特征，可提升字幕精度（项目实验显示，三种特征全用时比单特征提升12%+）。

Q：标注文件必须严格遵循指定格式吗？
A：是的。模型训练时会解析固定字段（如video_id、caption），若格式不符会导致数据加载错误。可使用dataset/convert_annotation.py工具将其他格式的标注转为项目支持的格式。

3. 训练与推理相关

Q：训练时GPU内存不足怎么办？
A：可尝试：① 减小配置文件中的BATCH_SIZE（最低可设为2）；② 关闭局部特征（USE_LOCAL_FEATURE: False），局部特征占用内存较大；③ 使用梯度累积（在配置文件中设置GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS: 2，等效增大批次大小）。

Q：生成的字幕存在“重复描述”或“逻辑混乱”问题？
A：可能是训练轮次不足或数据量太少导致。建议：① 增加训练轮次（MAX_EPOCH调至30）；② 加入更多交通领域的标注数据；③ 在配置文件中设置DECODING.BEAM_SIZE: 5（增大beam search的宽度，提升生成多样性）。

Q：预训练模型在哪里下载？下载后如何配置？
A：Vid2Seq预训练模型可从官方仓库下载，推荐vid2seq_htmchaptersvitt.pth。下载后将路径填入config.py的_C.MODEL.VID2SEQ_PATH即可。

4. 功能与应用相关

Q：如何调整字幕的详细程度？
A：在配置文件的CONTROL部分设置DETAIL_LEVEL（1-3，1为最简洁，3为最详细），例如：CONTROL: {DETAIL_LEVEL: 2}。

Q：模型支持实时处理摄像头流吗？
A：目前版本主要针对离线视频处理。若需实时处理，可通过以下优化：① 降低视频帧率（如5fps）；② 关闭局部特征；③ 使用模型裁剪（MODEL.CROP: True），牺牲部分精度换取速度。

七、相关链接

• GitHub仓库：https://github.com/quangminhdinh/TrafficVLM

八、总结

TrafficVLM是一个针对交通场景优化的可控视觉语言模型，通过多粒度视觉特征融合、时间编码机制和可控性生成设计，实现了交通视频字幕的精准生成。作为AI City Challenge的获奖解决方案，其技术已在CVPR 2024 Workshops得到认可，并以开源形式提供完整实现，支持从训练到部署的全流程应用。该模型在智能交通监控、自动驾驶辅助、交通事件分析等领域具有实际应用价值，为交通视频的智能化理解提供了高效、可定制的工具，同时其开源特性也为开发者和研究者提供了二次创新的基础。