यह शोध पत्र बुद्धिमान परिवहन प्रणालियों में वीडियो-आधारित टक्कर पहचान में हाल के शोध रुझानों का सर्वेक्षण करता है। बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) और दृष्टि-भाषा मॉडल (वीएलएम) के विकास के साथ, बहुविध सूचना प्रसंस्करण, अनुमान और सारांशीकरण में बदलाव आ रहे हैं। यह शोध पत्र उन अत्याधुनिक तरीकों की जाँच करता है जो वीडियो डेटा का उपयोग करके टक्कर पहचान के लिए एलएलएम का लाभ उठाते हैं। विशेष रूप से, हम विभिन्न संलयन रणनीतियों का एक व्यवस्थित वर्गीकरण प्रस्तुत करते हैं, प्रमुख डेटासेट का सारांश प्रस्तुत करते हैं, मॉडल आर्किटेक्चर का विश्लेषण करते हैं, प्रदर्शन मानकों की तुलना करते हैं, और वर्तमान चुनौतियों और अवसरों पर चर्चा करते हैं, जिससे वीडियो समझ और आधारभूत मॉडल के तेज़ी से बढ़ते अंतःविषय क्षेत्र में भविष्य के शोध के लिए एक आधार मिलता है।
