Awtomatikong pagtukoy ng insidente na nakabatay sa video (AID) ang mga sistema ay lalong ginagamit sa mga matatalinong sistema ng transportasyon (NITO). Ang AID na nakabatay sa video ay isang magandang paraan ng pagtuklas ng insidente. Gayunpaman, ang katumpakan ng video-based na AID ay lubhang naaapektuhan ng mga salik sa kapaligiran gaya ng mga anino, niyebe, ulan, at liwanag na nakasisilaw. Ang papel na ito ay nagpapakita ng pagsusuri ng iba't ibang gawaing ginawa sa panitikan upang makita ang mga panlabas na kadahilanan sa kapaligiran, ibig sabihin, mga static na anino, niyebe, ulan, at liwanag na nakasisilaw. Kapag natukoy ang mga kondisyong pangkapaligiran na ito, maaari silang mabayaran, at samakatuwid, ang katumpakan ng mga alarma na nakita ng mga video-based na sistema ng AID ay mapapahusay. Batay sa ipinakitang pagsusuri, ang papel na ito ay magha-highlight ng mga potensyal na direksyon ng pananaliksik upang matugunan ang mga puwang na kasalukuyang umiiral sa pag-detect ng mga panlabas na kondisyon sa kapaligiran. Ito ay hahantong sa pangkalahatang pagpapahusay sa pagiging maaasahan ng mga video-based na sistema ng AID at, kaya naman, ihanda ang daan para sa higit pang paggamit ng mga sistemang ito sa hinaharap. Huli, ang papel na ito ay nagmumungkahi ng mga bagong kontribusyon sa anyo ng mga bagong iminungkahing algorithmic na ideya upang makita ang mga salik sa kapaligiran na nakakaapekto sa katumpakan ng mga sistema ng AID.