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