diff --git a/src/InterconVis_PedSafety_Enh/README.md b/src/InterconVis_PedSafety_Enh/README.md
index d8b2452482..518d07a8f2 100644
--- a/src/InterconVis_PedSafety_Enh/README.md
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@@ -104,9 +104,42 @@ CVIPS (Connected Vision for Increased Pedestrian Safety) 是一个致力于通
1. Town01 + 15 辆车 + 80 个行人 + 雨天 + 日落 + 种子 111
```shell
python cvips_generation.py --town Town01 --num_vehicles 15 --num_pedestrians 80 --weather rainy --time_of_day sunset --seed 111
+## 数据集生成
+数据集由cvip_collector.py生成，保存在out_cvips_v9(主文件夹)
+- 📂 ego_rgb/ : 存放主车（Tesla）视角的图片（命名格式为 帧号.png）。
+- 📂 rsu_rgb/ : 存放路侧单元（RSU，安装在高处）视角的图片。
+### 运行命令
+### 基础模式 (默认参数)
+- 在Town01地图，生成25辆车和40个行人，晴朗中午。
+ ```shell
+ python cvips_collector.py
+ ```
+### 更换地图 (例如 Town02, Town10HD)
+使用 --town 参数。
+- 在 Town02 采集
+ ```shell
+ python cvips_collector.py --town Town02
+ ```
+- 在 Town10HD (高清地图) 采集
+ ```shell
+ python cvips_collector.py --town Town10HD
+ ```
+### 调整交通密度 (拥堵/空旷)
+使用 --num_vehicles 和 --num_walkers。
+- 拥堵场景 (50辆车, 80人):
+ ```shell
+ python cvips_collector.py --num_vehicles 50 --num_walkers 80
+ ```
+- 空旷场景 (5辆车, 0人):
+ ```shell
+ python cvips_collector.py --num_vehicles 5 --num_walkers 0
+ ```
### 样本可视化 (Sample Visualizations)
-
我们提供了可视化结果来展示我们数据集中的不同视角:
+- 车辆自动行驶（视角为车后）
+- 
+- 模拟环境
+- 
## 致谢 (Acknowledgement)