数据集介绍

当前交通行业中，地铁站的指引标识系统普遍存在视觉识别效率低下的问题，尤其是在复杂的环境中，导致乘客易迷路，影响出行体验。现有的OCR识别解决方案多依赖于手工标注，效率低且存在标注不一致的问题。本数据集旨在解决地铁站指引标识的自动识别需求，通过提供丰富的标注图像数据，提升OCR技术在此领域的应用能力。数据采集采用高清摄像设备，在多个地铁站环境下进行，确保涵盖不同的指引标识样式和光照条件。质量控制方面，采用多轮标注和专家审核相结合的方法，确保标注的一致性和准确性。数据以JPG和JSON格式存储，图像数据与标注信息一一对应，便于后续的训练与测试。该数据集的核心优势在于高标注精度，达到95%以上的一致性，同时引入了新的数据增强技术以提高模型鲁棒性，预计可以将识别准确率提升20%。此外，通过系统的质量评估方法，确保数据集的完整性，解决了行业内普遍存在的标注质量不均等问题。