数据集介绍

当前的交通行业在地铁站台拥挤度管理方面面临巨大挑战，尤其是在高峰时段进行有效监控和管理。现有的监控方案往往依赖于人工干预，无法提供精准的实时拥挤度估计，并容易出现误判和疲劳。该数据集专注于解决自动化的站台拥挤度评估问题，从而帮助改进交通流量调控和提升站台安全措施。数据通过安装在各大地铁站台的高清摄像设备进行采集，摄像头信息涵盖多个视角和不同时间段的日常流量情况。为保障数据质量，采用多轮标注流程，结合机器预标注和人工校准，确保标签的精准性和一致性，团队由交通和计算机视觉领域的专家组成，规模达到50人。数据预处理包括视频剪辑、去噪音、帧率统一处理等，数据最终以MP4格式存储，并按照时间顺序和地点分类组织。