摘要：面向固定式闭路电视监控场景构建的车辆事故检测基准数据集，用于评估模型在低清晰度、远距离、视角固定和复杂交通背景下识别事故的能力。
数据集概述
数据集包含2027段人工筛选的真实事故视频和2211段由CARLA仿真平台生成的合成视频，共计4238段视频。目录主要包括真实视频、合成视频、annotation_classes.yaml事故类别配置文件，以及metadata-real.csv和metadata-synthetic.csv两份元数据文件。真实与合成子集采用一致的事故分类和任务定义，合成数据还提供更加密集的对象级标注；基准测试包括分布内、地理分布外和零样本三种设置，可用于系统评估模型的泛化能力。
数据结构与关键特征
数据集样本版包含200余幅合成图像，主要由images、labels、data.yaml和metadata.jsonl等内容组成。标注信息包括图像描述、目标类别、观测距离、生物群落类型和可见程度等属性，其中烟雾图像约占90%，可见野火图像约占10%。场景覆盖地中海灌木林、北美针叶林、亚洲热带植被和希腊高地等环境，具有远距离目标小、烟雾形态变化大、地形或树冠遮挡明显以及类别不平衡等特点。
应用价值与研究方向
该数据集可用于交通事故检测、视频异常识别、事故时序定位、空间区域检测、事故类型分类和城市道路安全预警。研究人员可探索目标检测、多目标跟踪、时空动作建模、视频Transformer、真实与合成数据融合、领域自适应及零样本识别方法，并研究模型在不同城市、摄像机视角、天气和画面质量条件下的鲁棒性，为智能交通管理与自动化应急响应提供技术基础。
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-725
文件大小：15G
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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