uTRANDは、交差点の鳥瞰図表現に基づいて交通エージェントの正常な行動パターンを学習し、それからの逸脱を異常として検出する教師なしのフレームワークである。また、簡単なルールを使って異常行動を分類することができる。
事象カメラを使用した静的な交通監視データセット「eTraM」は、様々な交通シナリオ、気象条件、照明条件を網羅し、車両、歩行者、マイクロモビリティなど8つの交通参加者クラスを含む2Mを超える境界ボックス注釈を提供する。
