受苍蝇启发的 looming 检测器在行车记录仪视频上的测试：100 片段 AUROC 仅 0.49

作者发布 fly-ttc 实验，测试固定光流膨胀分数能否区分碰撞/近失与正常驾驶片段。方法使用 CPU/OpenCV Farneback 光流、正散度、径向外流、差分斑块膨胀项和因果 EMA，用 10 个负样本校准片段设定归一化与阈值。在 Nexar Collision Prediction 公开训练集的 200 个片段上评估，100 片段测试 AUROC 为 0.49；图示失败模式中正常驾驶峰值 15.67 高于标注事件峰值 14.24。作者强调这是工程代理，不是果蝇 LPLC2 回路复现或大脑模拟。

AI推荐理由 作者自述的 fly-ttc 工程实验，用 CPU/OpenCV Farneback 光流、正散度、径向外流和差分斑块膨胀项构建碰撞/近失检测代理，在 Nexar Collision Prediction 公开训练集 200 个片段上评估，100 片段测试 AUROC 仅 0.49，并给出失败案例（正常驾驶峰值 15.67 高于标注事件 14.24）。作者明确说明这是工程代理而非 LPLC2 回路复现，负结果和局限披露具体，对视觉感知研究有参考价值，但样本与结论仍属初步。