数据集介绍

当前，许多导航和无人驾驶系统依赖于精准的空间指引标识进行实时定位。然而，由于城市环境复杂多变，这类系统常面临识别准确率低、响应时间慢等挑战。现有解决方案通常仅依靠有限的数据集进行训练，难以覆盖足够的场景变化。本数据集旨在解决这些问题，通过提供大量来自不同环境、不同时段的图像资料，增强识别模型的鲁棒性。我们采用高性能相机在城市道路、乡村小径、建筑内部等多种环境中采集标识图像，并辅以多气候、多时间的采集策略。数据质量通过多轮标注和专家审核得到保障，标注团队由计算机视觉和交通管理专家组成，规模达到50人以上。数据预处理包括图像去噪、对比度调整及尺寸标准化等步骤，最终以JPG格式进行存储，并采用分类目录形式组织，便于快速检索和使用。