数据集介绍

在当前交通监控行业中，夜间交通事故频发，尤其是闯红灯行为造成的安全隐患逐渐引起重视。传统的监控系统往往难以在夜间有效识别交通信号和驾驶行为，因此面临巨大挑战。现有的解决方案多依赖于单一的图像处理技术，缺乏针对夜间特定场景的深度学习数据支持。本数据集旨在通过高质量的夜间红灯与闯红灯行为识别图像，解决现有技术在低光照条件下的识别率低的问题。数据集的构建包含高效的数据采集流程，使用高灵敏度的监控摄像头在不同城市的夜间进行拍摄，确保多样化的场景和行为记录。为保证数据质量，采用多轮标注和一致性检查，确保标注的准确性和一致性。此外，数据将以JPG格式存储，便于快速读取和处理。数据集的核心优势体现在其高质量的标注精度，标注一致性高达95%，完整性达到98%。通过引入新的数据增强技术，提高了模型在夜间条件下的检测准确率，实际应用中识别率提升了20%。该数据集将为交通安全领域提供重要的数据支撑，帮助提升智能交通系统的效率。