交通監視カメラで捉えられた車両の検出と追跡は、知能輸送システムの重要な構成要素です。本稿では、車両の3次元バウンディングボックスの検出、追跡およびその後の速度推定に向けたアルゴリズムの改良版を提案します。当該アルゴリズムでは、監視シーンにおける消失点の既知の幾何学的特性を利用し、透視変換を構築します。この変換により、3次元バウンディングボックスの検出問題が、標準的な2次元物体検出器を使用して2次元バウンディングボックスの検出（1つの追加パラメータ付き）に直感的に簡素化されます。本論文の主な貢献は、より堅牢で完全自動化された透視変換の構築方法を改良したことと、速度推定に関する拡張実験評価を行ったことです。我々はBrnoCompSpeedデータセットの速度推定タスクにおいて当該アルゴリズムをテストしました。異なる設定でのアプローチを評価することで、精度と計算コストとの関係性ならびに3次元バウンディングボックス検出が2次元検出に対して持つ利点を探りました。すべてのテスト設定はリアルタイムで動作し、完全自動化されています。他の最新鋭かつ完全自動化された結果と比較した場合、当該アルゴリズムは平均絶対速度測定誤差を32%（1.10 km/hから0.75 km/h）、絶対中央値誤差を40%（0.97 km/hから0.58 km/h）削減しています。