論文の概要: TSBOW: Traffic Surveillance Benchmark for Occluded Vehicles Under Various Weather Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05414v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 07:52:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.827179
• Title: TSBOW: Traffic Surveillance Benchmark for Occluded Vehicles Under Various Weather Conditions
• Title（参考訳）: TSBOW:各種気象条件下における排ガス車両の交通監視基準
• Authors: Ngoc Doan-Minh Huynh, Duong Nguyen-Ngoc Tran, Long Hoang Pham, Tai Huu-Phuong Tran, Hyung-Joon Jeon, Huy-Hung Nguyen, Duong Khac Vu, Hyung-Min Jeon, Son Hong Phan, Quoc Pham-Nam Ho, Chi Dai Tran, Trinh Le Ba Khanh, Jae Wook Jeon,
• Abstract要約: 既存のデータセットは、しばしば軽い干し草、雨、雪に限られており、極端な気象条件を捉えていない。 このギャップに対処するため,様々な気象条件下での降着車に対する交通サーベイランスベンチマーク(TSBOW)を導入する。 人口密度の高い都市部から32時間以上の実世界の交通データを収集し、TSBOWは48,000以上の手動注釈と320万のセミラベルフレームを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.496577478793906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Global warming has intensified the frequency and severity of extreme weather events, which degrade CCTV signal and video quality while disrupting traffic flow, thereby increasing traffic accident rates. Existing datasets, often limited to light haze, rain, and snow, fail to capture extreme weather conditions. To address this gap, this study introduces the Traffic Surveillance Benchmark for Occluded vehicles under various Weather conditions (TSBOW), a comprehensive dataset designed to enhance occluded vehicle detection across diverse annual weather scenarios. Comprising over 32 hours of real-world traffic data from densely populated urban areas, TSBOW includes more than 48,000 manually annotated and 3.2 million semi-labeled frames; bounding boxes spanning eight traffic participant classes from large vehicles to micromobility devices and pedestrians. We establish an object detection benchmark for TSBOW, highlighting challenges posed by occlusions and adverse weather. With its varied road types, scales, and viewpoints, TSBOW serves as a critical resource for advancing Intelligent Transportation Systems. Our findings underscore the potential of CCTV-based traffic monitoring, pave the way for new research and applications. The TSBOW dataset is publicly available at: https://github.com/SKKUAutoLab/TSBOW.
• Abstract（参考訳）: 地球温暖化は、交通の流れを乱しながらCCTV信号と映像品質を低下させ、交通事故率を増大させる極度の気象現象の頻度と深刻度を高めている。 既存のデータセットは、しばしば軽い干し草、雨、雪に限られており、極端な気象条件を捉えていない。 このギャップに対処するために、様々な気象条件下での交通監視ベンチマーク(TSBOW)を導入する。 人口密度の高い都市部から32時間以上の実世界の交通データを収集し、TSBOWは48,000人以上の手動注釈と320万のセミラベルフレームを含む。 我々はTSBOWのオブジェクト検出ベンチマークを構築し、閉塞や悪天候による課題を強調した。 道路の種類、規模、視点により、TSBOWはインテリジェント・トランスポーテーション・システム(英語版)を推進するための重要な資源となっている。 我々の研究は、CCTVによる交通監視の可能性を強調し、新しい研究と応用の道を開いた。 TSBOWデータセットは、https://github.com/SKKUAutoLab/TSBOWで公開されている。

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