La mortalidad de la fauna silvestre en las carreteras tiende a concentrarse espacialmente en lugares comúnmente conocidos como puntos críticos de mortalidad en la carretera. Se pueden utilizar modelos predictivos para identificar ubicaciones adecuadas para medidas de mitigación que reduzcan la mortalidad en la carretera. Sin embargo, la influencia de la detección imperfecta (por ejemplo, ausencias falsas) durante las encuestas de mortalidad en la carretera puede llevar a patrones espaciales inexactos o imprecisos de puntos críticos de mortalidad en la carretera y a una implementación subóptima de las medidas de mitigación. En esta investigación, utilizamos anfibios y reptiles como estudio de caso para abordar los problemas de detección imperfecta al estimar la probabilidad de puntos críticos de mortalidad en la carretera utilizando modelado de detección de ocupación. Además, determinamos el esfuerzo de encuesta necesario para lograr una alta probabilidad de detectar grandes eventos de atropellos. También evaluamos si las reducciones en los viajes en vehículos asociadas con las restricciones de viaje de la pandemia de COVID-19 llevaron a reducciones en la mortalidad en la carretera. Realizamos encuestas en 48 sitios a lo largo de Rhode Island, EE. UU., desde 2019 hasta 2021. En total, observamos 657 cadáveres que representaban 19 de las 37 especies nativas de Rhode Island. De las 19 especies nativas, se observaron ocho especies de ranas, cuatro especies de salamandras, cuatro especies de serpientes y tres especies de tortugas. Documentamos una reducción en la densidad de atropellos y la proporción de anfibios y reptiles muertos frente a vivos en los años de pandemia (2020 y 2021), pero no pudimos vincular las reducciones en la densidad de atropellos con reducciones en el volumen de tráfico. Los resultados de nuestro modelo indicaron que los grandes eventos de atropellos eran más propensos a ocurrir en carreteras cercanas a humedales y con bajo volumen de tráfico, y eran más propensos a ser detectados a medida que aumentaba la precipitación diaria. Determinamos que había una baja probabilidad de detectar grandes eventos de atropellos, lo que sugiere que la detección imperfecta influye en la detección de grandes eventos de atropellos, y muchos probablemente fueron pasados por alto durante nuestras encuestas. Por lo tanto, recomendamos utilizar el modelado de ocupación para tener en cuenta la influencia de la detección imperfecta al estimar los puntos críticos de mortalidad en la carretera. Este enfoque guiará de manera más efectiva la implementación de medidas de mitigación.