智能交通技术与数据集大观：揭秘趋动云的无尽能量，引领AI发展的GPU算力及相关资源

智能交通是一种先进的交通系统，其核心目标在于通过实时数据的采集、分析以及智能决策，全面提升城市交通的效率、安全性和便捷性。该系统涵盖多项关键技术，包括行人检测、车辆检测、智能交通信号控制、智能导航和路径规划、以及安全监控等。

1. 行人检测：智能交通系统利用计算机视觉技术，通过摄像头、激光雷达等传感器对行人进行实时监测和识别。深度学习算法在处理多姿态和遮挡等复杂场景时，能够高效地检测行人的存在、位置和运动轨迹。该技术提高了行人通过红绿灯、横穿马路等场景的交通安全性。

2. 车辆检测：车辆检测技术通过使用摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器，实时监测道路上的车辆情况。深度学习和图像处理算法帮助系统识别车辆的类型、速度、行驶方向等信息。这些数据可用于交通流量管理、拥堵监测、事故预防以及智能交通信号控制。

3. 智能交通信号控制：利用行人和车辆检测技术，智能交通系统能够实现智能信号控制。系统可以根据实时交通状况，调整红绿灯的时间，以最大程度地提高交叉口的通行效率，这样也可以更灵活地应对不同时间段和交通流量变化，提高道路利用率。

4. 智能导航和路径规划：智能交通系统基于行人和车辆检测的数据，能够为驾驶员和行人提供实时的交通信息和导航建议。这有助于避开拥堵区域、选择更短的行驶路径，提高整体出行效率。

5. 安全监控和事故预警：行人和车辆检测技术可用于实时监控道路交通情况，及时发现交通事故或危险行为。系统能够及时发出警报，通知交通管理人员或驾驶员，以便采取紧急措施，减少事故发生的可能性。

本文将介绍一些与上述技术相关的数据集，为在智能交通领域进行研究的开发者提供强有力的支持。

Waymo 数据集

Waymo 数据集是到目前为止最大、最多样化的数据集，包含 1950 个自动驾驶视频片段，每段视频包括 20s 的连续驾驶画面，分汽车、行人、自行车、交通标志四类标签。相比于以往的数据集，Waymo 在传感器质量和数据集大小等方面都有较大提升，场景数量是 nuScenes 数据集的三倍。

采集条件：包括白天、黑夜、黎明、黄昏、雨天、晴天。

采集范围：涵盖美国加州的凤凰城、柯克兰、山景城、旧金山等地区的市中心和郊区。

• 下载地址：https://waymo.com/open/

TuSimple-Benchmark

TuSimple-Benchmark 是一个车道线识别数据集，包括 raw_file、lanes 和 h_samples 三个字段。训练集包括 3626 个剪辑视频，3626 个带标注的帧，测试集包括 2782 个剪辑视频。

采集条件：中等天气条件， 白天不同的时间， 2车道／3车道／4车道／或更多，不同的交通状况。

• 下载地址：https://www.kaggle.com/datasets/manideep1108/tusimple?resource=download

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.08630

DAIR-V2X

DAIR-V2X 系列数据集由一系列基于真实自动驾驶场景发布的车路协同数据集构成，包括：

1. DAIR-V2X 系全球首个用于车路协同自动驾驶研究的大规模、多模态、多视角3D目标检测数据集，总计 71254 帧图像数据和 71254 帧点云数据；

2. Rope3D 更加聚焦于路侧纯视觉单目 3D 目标检测任务，共计 50009 帧图像数据；

3. V2X-Seq 系全球首个真实道路场景的大规模时序车路协同数据集。

• 下载地址：https://thudair.baai.ac.cn/index

NightOwls

NightOwls 数据集主要提供夜间的行人数据。与白天相比，夜间光照度低且多变，还存在反射、模糊和对比度变化等问题，因此更具挑战性。

NightOwls 数据集是由用行业标准摄像机在 3 个国家夜间拍摄的 40 个序列中的 279k 帧图像组成的，包括不同季节和天气条件。所有帧都有完整的标注，并包含额外的物体属性（如遮挡、姿势和难度）以及跟踪信息，以便在多个帧中识别同一物体。

• 下载地址：https://www.nightowls-dataset.org/download/

• 论文地址：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2018/Neumann18b/neumann18b.pdf

Mapillary Traffic Sign Dataset

Mapillary 交通标志数据集是世界上最大、最多样化的公开交通标志数据集，用于分类和检测世界各地的交通标志。

具有以下特征：

1. 100000 张高分辨率图像，52000 张全部标注，48000 张部分标注；

2. 313个带有边界框标注的交通标志类别， 320,000 个标注的交通标志；

3. 多样性：覆盖各种天气、季节、一天中的各种时间，同时包含城市和乡村地区道路，图像和交通标志类别的全球地理范围，覆盖 6 大洲。

• 下载地址：https://www.mapillary.com/dataset/trafficsign

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.04422

Stockholm, Sweden

Tsinghua-Tencent 100K Tutorial

Tsinghua-Tencent 100K Tutorial 是清华大学依据 100000 张腾讯街景全景图创建的一个大型交通标志基准。

具有以下特征：

1. 100000 张包含 30000 个交通标志实例的图像，图像分辨率为 2048 × 2048，数据来源于腾讯街景数据，包含中国 5 个城市的街景图；

2. 包含交通标志但不包含信号灯；

3. 多样性：覆盖不同天气和光照条件下的数据；

4. 标注：采用多边形标注，分为三种类型的交通标志——警告、禁止和强制性的标志，各种标志的分布比例不均。

• 下载地址：https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/traffic-sign/

• 论文地址：https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/traffic-sign/0682.pdf

RDD2020

RDD2020 数据集包含来自印度、日本和捷克共和国，使用车载智能手机拍摄的 26336 张道路图像，其中有超过 31000 个道路损坏实例。该数据集收集了四种类型的道路损坏：纵向裂缝（Longitudinal Cracks）、横向裂缝（Transverse Cracks）、鳄鱼裂缝（Alligator Cracks）和坑洼（Potholes）。

• 下载地址：https://github.com/sekilab/RoadDamageDetector/

• 论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340921004170

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nuScenes 数据集

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