智慧城市中的大数据与深度学习：一个用于AI驱动交通事故检测与计算机视觉系统的综合数据集

在动态的城市景观中，车辆与行人的相互作用定义了生活的节奏，整合先进技术以提高安全性和效率变得日益关键。本研究深入探讨了尖端技术方法在智慧城市中的应用，重点关注通过改进交通事故检测来增强公共安全。动作识别在解释视觉数据和跟踪视频序列中的物体运动（如人体姿态估计）方面起着关键作用。动作识别的挑战包括快速动作的可变性、有限的数据集以及环境因素（如天气、光照和遮挡）。在本文中，我们提出了一个新颖的交通事故检测综合数据集。该数据集专为增强计算机视觉和动作识别系统在预测和检测道路交通事故方面的能力而设计。我们整合了来自全球各地广泛数据源、道路网络、天气条件和区域的数据集。这种方法以实证研究为基础，旨在为关于技术如何提高人口密集地区生活质量的讨论做出贡献。本研究旨在通过引入利用为智慧城市交通事故检测量身定制的最先进算法的基准数据集，来弥合现有的研究差距。该数据集预期将推动学术研究，并增强实时事故检测应用，为智能城市环境的演进做出重要贡献。我们的研究标志着向更安全、更高效的智慧城市迈出的关键一步，利用人工智能和机器学习的力量来改变城市生活。