本研究提出了一种新的协作辅助模态学习框架（CAML），旨在克服现有方法在动态环境中单一智能体的局限性。CAML允许多智能体共享多模态数据，并在测试时针对每个智能体进行推理。实验结果表明，该方法在事故检测上提升了58.13%。

该研究探讨了多种机器学习方法在交通系统中的应用，包括数据增强、半监督学习和生成对抗网络。通过结合历史数据和现代模型，提升了交通事故检测和分类的准确性，尤其在稀疏传感器环境中达到98%的检测率。此外，研究还展示了大型语言模型在事故管理中的潜力，改善了事故严重程度预测的准确性。

本文介绍了多个新数据集和模型，旨在提高交通预测和事故检测的准确性，涵盖交通流量、拥堵预测和事故识别等领域，利用先进的机器学习技术和多种传感器数据，推动智能城市交通管理的发展。