การประเมินความปลอดภัยทางจราจรมักทำได้ยากเนื่องจากความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างยานพาหนะและคนเดินถนน งานวิจัยนี้จึงนำเสนอ HERMES (Heterogeneous Edge-Relational Multi-Head Embedded SSM Attention) ซึ่งมองภาพการจราจรเป็นแผนผังความสัมพันธ์แบบกราฟ (Scene-graph) ที่เปลี่ยนแปลงตามเวลา
ระบบนี้แสดงผลยานพาหนะและคนเดินถนนเป็นโหนด (Nodes) ที่มีความต่างชนิดกัน และใช้ความสัมพันธ์ระหว่างกัน (เช่น รถกับรถ หรือ รถกับคน) เป็นเส้นเชื่อม (Edges) ที่บรรจุข้อมูลจลนศาสตร์และความปลอดภัย ระบบสามารถทำนายความน่าจะเป็นของเหตุความขัดแย้ง (Conflict probability) ในระดับภาพรวมของแยกได้แม่นยำสูง โดยจากการทดสอบพบว่ามีค่า AUC-ROC สูงถึง 0.9898 และสามารถตรวจพบเหตุการณ์เสี่ยงได้ 95.7% แม้จะตั้งค่าอัตราการเตือนผิดพลาดไว้เพียง 5%
จุดเด่นที่สำคัญคือ HERMES สามารถทำงานแบบ Zero-shot ในทางแยกที่ไม่เคยพบข้อมูลมาก่อนได้ดี ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่สำคัญสำหรับการนำไปใช้งานจริงในระบบเฝ้าระวังความปลอดภัยอัจฉริยะริมถนน
