数据集介绍

在现代交通管理中，亟需提高对道路交通流量的监控和分析能力。然而，传统的传感器和人工监测方法往往费用高昂且效率低下。现有的人工智能技术虽有所应用，但在复杂公路环境下的精准识别和计数仍面临挑战，如识别准确率低、模型泛化能力不足等问题。该数据集旨在通过视频数据的深度学习模型训练，提高公路交通场景中车辆类型精确识别与计数的能力。数据是通过高质量摄像设备在真实公路环境中采集，涵盖了不同气候、时间段及车流密度。数据质量通过多轮标注、一致性检查及专家审核来保障，标注团队拥有交通工程及计算机视觉背景，规模超过20人。数据预处理包括图像帧提取、去噪、归一化等步骤，所有数据均储存在有序结构的MP4格式文件中。