Videobasierte automatische Ereigniserkennung (HILFE) Systeme werden zunehmend in intelligenten Verkehrssystemen eingesetzt (ES IST). Videobasierte AID ist eine vielversprechende Methode zur Ereigniserkennung. Fassen Sie kurz den Sachverhalt so zusammen, wie ihn das Gericht festgestellt hat, Die Genauigkeit der videobasierten AID wird stark von Umgebungsfaktoren wie Schatten beeinflusst, Schnee, Regen, und Blendung. Dieses Papier gibt einen Überblick über die verschiedenen Arbeiten, die in der Literatur durchgeführt wurden, um Umweltfaktoren im Freien zu erkennen, nämlich, statische Schatten, Schnee, Regen, und Blendung. Sobald diese Umgebungsbedingungen erkannt werden, sie können kompensiert werden, und daher, Die Genauigkeit von Alarmen, die von videobasierten AID-Systemen erkannt werden, wird verbessert. Basierend auf der vorgelegten Bewertung, Dieses Papier wird mögliche Forschungsrichtungen aufzeigen, um Lücken zu schließen, die derzeit bei der Erkennung von Umweltbedingungen im Freien bestehen. Dies wird insgesamt zu einer Verbesserung der Zuverlässigkeit von videobasierten AID-Systemen führen und, somit, ebnen den Weg für eine stärkere Nutzung dieser Systeme in der Zukunft. Letzte, Dieses Papier schlägt neue Beiträge in Form von neuen vorgeschlagenen algorithmischen Ideen vor, um Umgebungsfaktoren zu erkennen, die die Genauigkeit von AID-Systemen beeinflussen.