自动驾驶多类别交通目标检测数据集
一、基础信息
数据集名称: 自动驾驶多类别交通目标检测数据集
数据规模:
- 训练集：860 张图片
- 验证集：257 张图片
- 测试集：135 张图片
分类类别:
Police Car（警车）、Ambulance（救护车）、Bicycle（自行车）、Bus（公交车）、Car
（轿车）、Covered Van（厢式货车）、Motorcycle（摩托车）、Pickup（皮卡）、
Three Wheeler（三轮车）、Truck（卡车）
标注格式:
YOLO 格式，含目标检测边界框坐标与类别标签
数据特性:
覆盖城市道路、交叉路口等自动驾驶典型场景，包含白天光照条件下的车辆实例
二、适用场景
自动驾驶感知系统开发:
支持车辆识别核心功能的模型训练，助力自动驾驶系统精准识别 12 类交通参与者
交通监控系统优化:
可用于道路监控视频分析算法研发，实现多车型流量统计与异常车辆检测
智能交通研究:
为 V2X 通信、路径规划等研究提供基础感知数据支撑
车载安全预警系统:
训练紧急车辆（救护车/警车）优先识别模型，提升道路安全响应能力
三、数据集优势
精准道路场景覆盖:
包含摩托车、三轮车等特殊车型标注数据，适配复杂道路环境下的自动驾驶需求
高密度目标标注:
单图含多个交叉重叠目标实例，提升模型在拥堵路况下的检测鲁棒性
任务适配性强:
YOLO 格式原生支持主流深度学习框架，可直接用于目标检测模型训练与验证
实际应用价值突出:
特别强化紧急车辆标注数据，为自动驾驶系统的优先避让决策提供关键数据支持
标注一致性保障:
所有标注文件经多轮质检，确保同类目标在不同光照条件下的标注标准统一
