Videopõhine automaatne intsidentide tuvastamine (ABI) süsteeme kasutatakse intelligentsetes transpordisüsteemides üha enam (SEE). Videopõhine abi on paljutõotav meetod juhtumite tuvastamiseks. Kuid, videopõhise AID-i täpsust mõjutavad tugevalt keskkonnategurid, nagu varjud, lumi, vihma, ja sära. Selles artiklis antakse ülevaade erinevatest väliskeskkonna tegurite tuvastamiseks kirjanduses tehtud töödest, nimelt, staatilised varjud, lumi, vihma, ja sära. Kui need keskkonnatingimused on tuvastatud, neid saab kompenseerida, ja seega, suurendatakse videopõhiste AID-süsteemide tuvastatud häirete täpsust. Esitatud ülevaate põhjal, käesolev artikkel toob välja võimalikud uurimissuunad väliskeskkonna tingimuste tuvastamisel praegu esinevate lünkade kõrvaldamiseks. See toob kaasa videopõhiste AID-süsteemide töökindluse üldise paranemise ja, seega, sillutage teed nende süsteemide suuremaks kasutamiseks tulevikus. Viimane, selles artiklis pakutakse välja uusi panuseid uute soovitatud algoritmiliste ideede kujul, et tuvastada keskkonnategureid, mis mõjutavad AID-süsteemide täpsust.