增强高速公路安全：使用路侧传感器在 A9 测试路段进行事故检测
计算机视觉与模式识别
2025-02-04 v1
摘要
道路交通伤害是 5-29 岁人群的主要死因，每年导致约 119 万人死亡。为减少这些死亡人数，必须解决超速、酒驾和分心驾驶等人为错误。此外，更快的事故检测和更迅速的医疗响应有助于挽救生命。我们提出一个结合基于规则方法和基于学习方法的事故检测框架。我们引入了一个包含高速碰撞序列的真实世界高速公路事故数据集。该数据集包含 294,924 个标记的 2D 边界框、93,012 个标记的 3D 边界框以及跨越 48,144 帧的跟踪 ID，这些帧由四个路侧摄像头和 LiDAR 传感器以 10 Hz 的频率捕获。该数据集涵盖十个对象类别，并以 OpenLABEL 格式发布。我们的实验和分析证明了我们方法的可靠性。
引用
@article{arxiv.2502.00402,
title = {Enhancing Highway Safety: Accident Detection on the A9 Test Stretch Using Roadside Sensors},
author = {Walter Zimmer and Ross Greer and Xingcheng Zhou and Rui Song and Marc Pavel and Daniel Lehmberg and Ahmed Ghita and Akshay Gopalkrishnan and Mohan Trivedi and Alois Knoll},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.00402},
year = {2025}
}