ACCIDENT：用于交通监控视频车祸检测的基准数据集
计算机视觉与模式识别
2026-04-14 v1 人工智能
摘要
我们介绍了 ACCIDENT，这是一个用于 CCTV 镜头中车辆事故检测的基准数据集，旨在评估在监督（IID 和 OOD）和零样例设置下的模型，这些设置反映了数据丰富和数据稀缺的场景。该基准包含一组精选的 2,027 条真实视频片段和 2,211 条合成视频片段，标注了事故发生时间、空间位置以及高层次碰撞类型。我们定义了三个核心任务：(i) 事故的时间局部化，(ii) 事故的空间局部化，(iii) 碰撞类型分类。每个任务都使用自定义指标进行评估，这些指标考虑到 CCTV 镜头中固有的不确定性和模糊性。除了基准数据集外，我们提供了一套多样化的基线方法，包括启发式方法、运动感知方法和视觉语言方法，表明 ACCIDENT 具有较高的挑战性。你可以在 https://accidentbench.github.io 访问 ACCIDENT。
引用
@article{arxiv.2604.09819,
title = {ACCIDENT: A Benchmark Dataset for Vehicle Accident Detection from Traffic Surveillance Videos},
author = {Lukas Picek and Michal Čermák and Marek Hanzl and Vojtěch Čermák},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.09819},
year = {2026}
}