摘要：道路交通事故CCTV录像数据集是一个专门用于事故预测和严重程度分类的高质量图像数据集，旨在解决道路安全领域的实时监控分析问题。
数据集概述
道路交通事故CCTV录像数据集是一个专门用于事故预测和严重程度分类的高质量图像数据集，旨在解决道路安全领域的实时监控分析问题。该数据集由研究人员针对”道路安全：实时CCTV录像的事故预测和严重性分析”这一问题专门定制而成，源自Kaggle上的一个102GB视频数据集，通过提取关键帧转换为图像格式。数据集包含两个主要维度：首先是事故/非事故二分类，包含6,191张事故图像和15,420张非事故图像；其次是事故严重程度三级分类，将事故细分为1级（轻微影响，1,874张图像）、2级（重大影响，2,100张图像）和3级（严重影响，2,217张图像）。该数据集支持双模型系统方法：第一个分类器判断是否发生事故，第二个分类器对事故进行严重程度评估。
数据结构与关键特征
该数据集采用清晰的层级目录结构，根目录下包含Accident（事故）、NonAccident（非事故）和SeverityScore（严重程度评分）三个主要文件夹。Accident文件夹包含6,191张事故场景图像，NonAccident文件夹包含15,420张正常交通场景图像，呈现约1:2.5的类别比例。SeverityScore文件夹下按严重程度分为三个子目录[1]、[2]、[3]，分别对应轻微、重大和严重三个等级，样本分布相对均衡（1,874、2,100、2,217张），并配有score1.xlsx、score2.xlsx、score3.xlsx三个元数据文件，记录各类别图像的来源视频信息，便于追溯和验证。该数据集的关键特征在于其从真实CCTV监控视频中提取，保留了实际交通监控场景的特点，包括不同光照条件、摄像机角度和天气状况，增强了模型的实用性。
应用价值与研究方向
该数据集在智能交通系统、道路安全监控和应急响应领域具有重要的应用价值，可用于开发实时事故检测和严重程度评估系统，实现从海量CCTV录像中自动识别交通事故并快速评估其严重性，为交通管理部门提供及时的预警和决策支持，缩短应急响应时间。在研究方向上，该数据集支持多个前沿课题的探索，包括多任务学习（同时进行事故检测和严重程度分类）、级联分类器设计（双模型系统优化）、时空特征学习（利用视频序列信息）、类别不平衡处理（事故与非事故比例失衡）以及小目标检测（远距离事故场景识别）。此外，该数据集还可用于研究迁移学习在不同地区和摄像头配置下的泛化能力、实时视频流分析的效率优化、以及可解释性AI在事故严重程度判断中的应用，为智能交通安全系统的发展和道路事故的预防与快速响应提供技术支撑和数据基础。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-305
文件大小：670M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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