ForeSpeed：一个用于车辆速度估计的、包含不同设置闭路电视摄像机的真实世界视频数据集
图像与视频处理
2025-12-23 v1
摘要
在视频取证领域，尤其是在闭路电视摄像机全球广泛部署的背景下，估计道路车辆速度的需求变得越来越重要。尽管已经开发了多种方法，但从真实世界视频中进行法医速度估计的准确性仍然高度依赖于多个因素，包括摄像机规格、采集方法、空间和时间分辨率、压缩方法和场景视角，这些因素会显著影响性能。在本文中，我们介绍了ForeSpeed，一个全面的数据集，旨在支持使用闭路电视录像在真实世界场景中评估速度估计技术。该数据集包括一辆以已知速度行驶的车辆的录像，由三台数字摄像机和三台模拟摄像机从两个不同的视角拍摄。提供了真实世界的道路度量，以恢复场景几何形状。视频以多种压缩因子和设置存储，以模拟导出程序并非总是按照法医标准执行的现实场景。总体而言，ForeSpeed包含322个视频的集合。作为案例研究，我们使用ForeSpeed数据集对商业产品（Amped FIVE）中可用的速度估计算法进行了基准测试。结果表明，虽然该方法在各种条件下都能可靠地估计平均速度，但当场景涉及强烈的透视畸变时，其不确定性范围会显著增加。ForeSpeed数据集向法医界公开，旨在促进对当前方法的评估，并激发针对碰撞调查和法医事件分析量身定制的新的稳健解决方案的开发。
引用
@article{arxiv.2512.19364,
title = {ForeSpeed: A real-world video dataset of CCTV cameras with different settings for vehicle speed estimation},
author = {Massimo Iuliani and Blake Sawyer and Marco Fontani and David Spreadborough and Martino Jerian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.19364},
year = {2025}
}