7种交通场景数据集(千张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】

简介: 在智能交通与自动驾驶技术快速发展的今天,如何高效、准确地感知道路环境已经成为研究与应用的核心问题。车辆、行人和交通信号灯作为城市交通系统的关键元素,对道路安全与交通效率具有直接影响。然而,真实道路场景往往伴随 复杂光照、遮挡、多目标混杂以及交通信号状态多样化 等挑战,使得视觉识别与检测任务难度显著增加。

7种交通场景数据集(千张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】

在智能交通与自动驾驶技术快速发展的今天,如何高效、准确地感知道路环境已经成为研究与应用的核心问题。车辆、行人和交通信号灯作为城市交通系统的关键元素,对道路安全与交通效率具有直接影响。然而,真实道路场景往往伴随 复杂光照、遮挡、多目标混杂以及交通信号状态多样化 等挑战,使得视觉识别与检测任务难度显著增加。

为了推动相关研究与应用落地,我们构建了一个 7种交通场景数据集,涵盖 机动车、非机动车、行人及不同状态的交通信号灯。该数据集不仅具备场景多样性和标注精准性,而且已按照 train、val、test 划分,可直接应用于 目标检测、场景理解和交通管理系统 的研究和开发。

本博客将对该数据集进行详细介绍,帮助研究人员和开发者快速上手,应用于自动驾驶与智慧交通的各类任务中。

数据集已划分为 train、test、val 三个部分,共计 千张图片,并配套提供了完整的标注文件,采用 YOLO 格式标注,可直接用于训练目标检测模型。
在这里插入图片描述

类别信息如下:

nc: 7
names:
  0: Motor Vehicle
  1: Non_motorized Vehicle
  2: Pedestrian
  3: Traffic Light-Red Light
  4: Traffic Light-Yellow Light
  5: Traffic Light-Green Light
  6: Traffic Light-Off

0:机动车
1:非机动车辆
2:行人
3:红绿灯
4:交通信号灯黄灯
5:交通灯绿灯
6:交通灯关闭

源码下载

链接:https://pan.baidu.com/s/1PxCazLxUVFdwrrsHKVYP8Q?pwd=h48p
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数据集概述

随着智慧交通与自动驾驶的发展,如何在复杂的道路环境中实现多目标检测与识别,成为计算机视觉研究的重要方向。本数据集围绕城市交通场景构建,涵盖了机动车、非机动车、行人以及多状态的交通信号灯,共计 7 类目标

数据集不仅提供了不同光照、天气条件下的图片,还包含了丰富的场景变化,例如:

  • 白天、夜晚、雨天、阴天等天气条件;
  • 城市主干道、十字路口、居民区道路等场景;
  • 红灯、黄灯、绿灯、交通灯关闭等多种信号灯状态;
  • 拥挤的车流、人流,以及部分遮挡、模糊等挑战性情况。

这些特性使得数据集更贴近真实的交通环境,有助于提升模型的泛化能力。


数据集详情

  1. 图片数量与划分

    • 训练集(train):约占 70%
    • 验证集(val):约占 20%
    • 测试集(test):约占 10%
  2. 类别说明

    • Motor Vehicle:包括小轿车、公交车、货车等各种机动车。
    • Non_motorized Vehicle:包括自行车、电动车、摩托车等。
    • Pedestrian:不同姿态、不同角度的行人个体。
    • Traffic Light-Red Light:红色信号灯状态。
    • Traffic Light-Yellow Light:黄色信号灯状态。
    • Traffic Light-Green Light:绿色信号灯状态。
    • Traffic Light-Off:关闭或未点亮状态的交通灯。
  3. 标注格式

    • 采用 YOLO 标注格式:每个标签文件对应一张图片,记录目标类别编号和归一化后的边界框坐标。
    • 示例:

      0 0.521 0.643 0.245 0.321
      2 0.345 0.512 0.153 0.278
      

      其中 0 表示类别 Motor Vehicle,后续四个数分别为 x_center, y_center, width, height(归一化到 0-1 之间)。

  4. 数据特点

    • 场景多样化:涵盖城市交通中的典型场景。
    • 目标多尺度:从远处的微小交通灯到近处的行人、车辆。
    • 遮挡与重叠:部分场景存在车辆遮挡行人、行人遮挡信号灯等情况,增强模型鲁棒性。
    • 光照变化:提供不同时间段和天气下的样本,解决光照敏感问题。

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适用场景

该数据集可广泛应用于智能交通与计算机视觉的研究与实践,包括但不限于:

  1. 自动驾驶

    • 用于车辆环境感知,实现车辆检测、行人识别与交通灯状态判断。
    • 在复杂场景下提供更高的检测精度与鲁棒性。
  2. 智慧交通管理

    • 部署在城市道路监控摄像头,实现实时交通流监控、车辆违章检测、行人过街行为识别。
    • 结合交通灯状态,辅助信号灯智能控制与交通流量调度。
  3. 学术研究与模型验证

    • 适合作为 YOLO、Faster R-CNN、SSD 等目标检测模型的训练与测试数据集。
    • 可用于验证小目标检测(如交通灯)、多类目标混合检测(车辆+行人+灯)的效果。
  4. 深度学习课程与竞赛

    • 适合作为高校人工智能、计算机视觉相关课程的实验数据集。
    • 也可用于目标检测、智能交通相关的比赛,作为标准训练数据。

在这里插入图片描述
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适用人群

本数据集不仅适合科研人员进行交通视觉研究,也适合开发者和学习者在实际项目中应用,具体人群包括:

  1. 计算机视觉研究人员

    • 针对目标检测、小目标识别、多类别交通场景感知的研究。
    • 用于论文实验、模型改进和新算法验证。
  2. 自动驾驶与智能交通工程师

    • 可应用于自动驾驶感知模块的训练与测试。
    • 在智慧交通系统中实现实时车辆、行人和信号灯检测。
  3. 人工智能课程教学人员

    • 高校或培训机构教师可将该数据集用于课堂实验,帮助学生掌握从数据预处理到模型训练的完整流程。
  4. AI 学习者与开发者

    • 初学者可以通过该数据集快速上手 YOLO 等目标检测模型训练。
    • 开发者可将其用于小规模项目,积累实践经验。
  5. 竞赛选手与爱好者

    • 适合作为 AI 竞赛或训练营中的实战数据集,用于模型调优和算法对比。

结语

本数据集聚焦于 城市交通场景,涵盖机动车、非机动车、行人以及不同状态的交通信号灯,共计 7 类目标,能够较好地反映现实道路环境中的复杂性与多样性。其标注格式采用通用的 YOLO 标准,并提供了合理的 train / val / test 划分,方便研究人员和开发者快速使用。

通过该数据集,研究者可以开展 多目标检测、小目标识别、交通灯状态分类、场景感知融合 等任务,进而提升自动驾驶与智慧交通系统的感知与决策能力。相比通用目标检测数据集,本数据集更具 交通领域的针对性,在小目标检测与复杂场景建模方面具有明显优势。

未来,随着数据规模的扩大与多模态信息(如视频、雷达数据)的引入,该数据集可进一步支撑 更高精度、更强鲁棒性 的智能交通感知系统研究与应用。

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