一、核心科学问题突破（最容易出论文）

1. 从 “帧级建模” 转向 “事件级建模”

传统方法：

• 把视频看成帧序列，用 LSTM/Transformer 建模时序关系。
• 问题：帧冗余大、噪声多、计算成本高。

突破方向：

• 构建事件驱动的时序模型，只对 “有判别力的事件” 建模，比如：

  • 行人动作变化（步态、姿态）
  • 外观变化（光照、遮挡）
  • 相机视角变化

• 可以设计一个 “事件检测器”，自动发现关键帧，再建模事件之间的关系。

创新点：

• 事件抽取 + 事件关系推理（图结构）
• 比传统方法更鲁棒、更高效。

2. 从 “单一模态” 转向 “多模态融合时序建模”

目前大多数方法只使用 RGB 帧。

突破方向：

融合多种模态的时序信息：

• RGB + 光流（motion）
• RGB + 人体姿态序列（pose）
• RGB + 深度（depth）
• RGB + 红外（IR）
• 多相机时序对齐

创新点：

• 设计动态融合机制（不同时间步权重不同）
• 跨模态注意力机制
• 模态缺失情况下的鲁棒学习

3. 从 “固定结构” 转向 “自适应时序结构”

传统方法：

• 使用固定长度的序列（如 16 帧）
• 忽略行人运动的节奏差异

突破方向：

• 自适应序列长度（根据行人动作自动采样）
• 动态时间规整（DTW）用于序列对齐
• 可变形时序卷积（Deformable TCN）

创新点：

• 时序结构随行人行为变化
• 更符合真实场景中行人运动的非均匀性