数据集介绍

当前医疗行业的救护车道路使用场景识别面临着较大挑战，尤其是在复杂交通环境下对救护车的快速识别仍然存在困难。现有解决方案往往依赖于人工标注，效率低下且准确性不足。为了解决这一问题，该数据集旨在提供高质量的图像数据，以支持深度学习模型的训练，从而提升救护车在道路场景中的自动识别能力。数据集包含多样的场景图片，采集自城市道路、乡村道路等不同环境，通过专业设备进行高分辨率拍摄，确保图像清晰度和细节保留。质量控制方面，采用多轮标注和一致性检查，确保数据的准确性，并进行专家审核以提高标注的可靠性。数据以JPG格式存储，组织方式为图像文件夹结构，便于后续使用和访问。