数据集介绍

当前交通行业面临乘客行为监测的挑战，传统人工监测方式效率低下且成本高昂。现有的自动监测系统缺乏高准确度的行为识别能力，无法满足实时监控的需求。本数据集旨在通过高质量的标注和丰富的样本，提升自动化识别乘客行为的技术能力。数据采集采用高清摄像头在多种公交车环境中进行，确保覆盖不同时间段和乘客状态。质量控制措施包括多轮标注与一致性检查，所有标注均由经过培训的专家审核。数据以JPG格式存储图像，以JSON格式存储相关标注信息，便于后续处理与分析。该数据集的核心优势在于其高标注精度（超过95%的一致性），新的标注方法提升了标注效率30%以上，同时数据的多样性使得模型的泛化能力增强，实际应用中可将乘客行为识别准确率提升至90%以上，显著提高公共交通管理的安全性与效率。