교통 감시 카메라에서 캡처된 차량의 탐지 및 추적은 지능형 교통 시스템의 핵심 구성 요소입니다. 본 논문에서는 차량의 3D 바운딩 박스 탐지, 추적 및 후속 속도 추정을 위한 알고리즘의 개선된 버전을 제시합니다. 우리의 알고리즘은 감시 장면에서 알려진 소실점의 기하학적 구조를 활용하여 관점 변환(perspective transformation)을 구축합니다. 이 변환은 문제를 직관적으로 단순화하여 표준 2D 객체 검출기(standard 2D object detector)를 사용하여 하나의 추가 매개변수를 포함한 2D 바운딩 박스 탐지로 3D 바운딩 박스 탐지를 전환할 수 있게 합니다. 본 논문의 주요 기여는 더 강건하고 완전히 자동화된 관점 변환의 구성을 개선했으며, 속도 추정에 대한 확장된 실험 평가를 수행한 것입니다. 우리는 BrnoCompSpeed 데이터셋의 속도 추정 작업에서 알고리즘을 테스트하였습니다. 다양한 설정으로 접근 방식을 평가하여 정확성과 계산 비용 간의 관계와 3D 바운딩 박스 탐지가 2D 탐지보다 가지는 이점을 측정하였습니다. 모든 테스트 설정은 실시간으로 작동하며 완전히 자동화되었습니다. 다른 최신 연구 결과들과 비교할 때, 우리의 알고리즘은 평균 절대 속도 측정 오류(mean absolute speed measurement error)를 32% (1.10 km/h에서 0.75 km/h로) 줄이고, 절대 중앙값 오류(absolute median error)를 40% (0.97 km/h에서 0.58 km/h로) 감소시킵니다.