Nexar 行车记录仪碰撞预测数据集与挑战赛
计算机视觉与模式识别
2025-03-07 v1
摘要
本文提出了 Nexar 行车记录仪碰撞预测数据集与挑战赛，旨在支持交通事件分析、碰撞预测和自动驾驶汽车安全研究。该数据集包含 1,500 个标注视频片段，每个约 40 秒长，涵盖了多样化的真实交通场景。视频标注了事件类型（碰撞/近碰撞 vs. 正常驾驶）、环境条件（光照条件和天气）和场景类型（城市、乡村、高速公路等）。对于碰撞和近碰撞情况，还提供了额外的时间标签，包括事件发生的精确时刻和预警时间，即碰撞首次变得可预测的时刻。为了推进事故预测研究，我们推出了 Nexar 行车记录仪碰撞预测挑战赛，这是一项基于该数据集的公开竞赛。参与者需要开发机器学习模型，根据输入视频预测即将发生碰撞的可能性。模型性能通过在事故前的多个时间间隔（500 ms、1000 ms 和 1500 ms）计算的平均精度（AP）进行评估，强调早期可靠预测的重要性。该数据集在开源许可下发布，并对不道德使用施加限制，以确保负责任的研究和创新。
引用
@article{arxiv.2503.03848,
title = {Nexar Dashcam Collision Prediction Dataset and Challenge},
author = {Daniel C. Moura and Shizhan Zhu and Orly Zvitia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.03848},
year = {2025}
}