数据集介绍

当前交通行业面临着城市公共交通拥堵和乘客体验差的问题，尤其是在高峰时段，地铁车厢的拥挤程度直接影响乘客的出行体验。目前的监测方式多依赖人工检查，效率低下且易出错。本数据集旨在通过高质量的图像数据，帮助自动化识别和分析车厢拥挤度，提升公共交通管理的效率与准确性。数据采集采用高分辨率摄像头在地铁车厢内实时拍摄，确保覆盖不同时间段与不同环境下的乘客情况。为保证数据质量，我们实施了多轮标注和一致性检查，并通过专家审核确认标注结果。数据存储采用JPEG格式，组织方式为按照时间和位置分类存储，使得后续的查询和分析更为高效。