本論文は,インテリジェント交通システムにおけるビデオフィードによる衝突検出に関する最近の研究動向を調査した論文である。大規模言語モデル(LLM)とビジョン言語モデル(VLM)の進歩により、マルチモード情報処理、推論、および要約方法が変化するにつれて、本論文はビデオデータを使用した衝突検出にLLMを活用する最新の方法を調査します。具体的には、さまざまな融合戦略の体系的な分類、主要なデータセットの要約、モデルアーキテクチャ分析、パフォーマンスベンチマークの比較、そして現在の課題と機会についての議論を提示し、ビデオ理解と基礎モデルの急速に成長する交差分野の将来の研究の基盤を提供します。