数据集介绍

当前工业领域在车辆转向系统的检测上面临着转向灯识别精度不高、故障判断难度大等挑战。现有的解决方案多依赖于人工检测，效率低且容易出错。因此，建立一个高质量的转向灯检测数据集，可以有效提升自动化检测系统的准确性和可靠性。该数据集旨在提供丰富的图像样本，以支持深度学习模型的训练和验证。 数据集的构成是通过高分辨率相机在多种环境下拍摄的车辆转向灯图像，覆盖不同的光照、角度和状态。为了确保数据的质量，我们采用了多轮标注和一致性检查，所有标注均由专业技术人员审核。数据以JPG格式存储，按照文件夹结构进行组织，便于模型读取和处理。