最近,由于其对交通清算的重大影响,交通事故风险预测的问题一直引起了智能运输系统社区的关注。通过使用数据驱动的方法来对空间和时间事件的影响进行建模,因此在文献中通常可以解决此问题,因为它们被证明对于交通事故风险预测问题至关重要。为了实现这一目标,大多数方法构建了不同的体系结构以捕获时空相关性功能,从而使它们对大型交通事故数据集效率低下。因此,在这项工作中,我们提出了一个新颖的统一框架,即是上下文视觉变压器,可以通过端到端的方法进行培训,该方法可以有效地建议问题的空间和时间方面,同时提供准确的交通事故。风险预测。我们评估并比较了我们提出的方法的性能与来自两个不同地理位置的两个大规模交通事故数据集的文献的基线方法。结果表明,与文献中先前的最新作品(SOTA)相比,RMSE得分的重大改善大约为2 \%。此外,我们提出的方法在两个数据集上优于SOTA技术,而仅需要少23倍的计算要求。
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