产品应用场景

1. 自动驾驶模型训练：为 L4/L5 级自动驾驶系统提供道路车辆识别数据，支持训练车辆检测、轨迹预测、行为分析模型。例如通过 13 万张包含轿车、卡车、摩托车等多车型图像。
2. 智能交通监控：用于城市交通管理系统开发，实现车辆流量统计、违章行为识别（如压实线、逆行）。如深圳交警采用类似数据集训练的模型，可实时识别路口闯红灯车辆。
3. ADAS 功能研发：辅助开发自适应巡航（ACC）、车道保持（LKA）等高级驾驶辅助系统。
4. 车联网安全检测：为车险定损 AI 提供图像素材，通过车辆外观损伤识别（如剐蹭、凹陷）实现自动化理赔。

产品信息

核心内容

• 数据规模：13 万张道路车辆图像，覆盖城市道路、高速、乡村公路等 20 + 场景，含白天 / 黑夜 / 雨天 / 雾天等 8 种光照条件。
• 标注详情：全量图像含车辆边界框（Bounding Box）标注，部分图像附加语义分割（Semantic Segmentation）与关键点标注（车轮、车灯等）。
• 车型覆盖：包含轿车（60%）、SUV（25%）、卡车（10%）、摩托车（5%），覆盖宝马、特斯拉、比亚迪等 50 + 品牌车型。

技术参数

使用方法

1. 数据预处理流程

# 示例：使用Python进行数据清洗与增强
import cv2
import numpy as np
from albumentations import Compose, RandomBrightnessContrast, HorizontalFlip

# 加载数据集
data_dir = "/path/to/vehicle_dataset"
images, annotations = load_coco_data(data_dir)

# 数据增强（解决雨天场景不足问题）
augmenter = Compose([
    RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2, p=0.5),
    HorizontalFlip(p=0.5)
])

# 批量处理（以生成雨天模拟数据为例）
rainy_images = []
for img in images:
    augmented = augmenter(image=img)
    rainy_images.append(apply_rain_effect(augmented["image"]))  # 自定义雨天滤镜函数

2. 模型训练最佳实践

• 检测模型选择：

  • 轻量级场景（边缘设备）：使用 YOLOv8n/SSD-MobileNet，参数量＜10MB，适配车载芯片（如地平线征程 5）。

  • 高精度场景（数据中心训练）：采用 Detectron2+Swin Transformer，在复杂路况下车辆召回率可达 96%。

• 训练策略：

  1. 先在 COCO 预训练模型上微调，再针对本数据集进行端到端训练；

  2. 采用 Focal Loss 解决车型类别不平衡问题（卡车 / 摩托车占比低）。

3. 应用部署示例

• 自动驾驶场景：

  将训练好的模型集成到 ROS 系统，通过摄像头实时获取图像，经模型推理后输出车辆位置信息，控制自动驾驶决策模块。

• 交通监控场景：

  部署于城市边缘服务器，对路口摄像头视频流进行抽帧检测，通过 Redis 实时推送违章车辆信息至管理平台。

相似应用场景数据集

注意事项

1. 数据版权：数据集含部分街景图像可能涉及隐私，商业使用需购买人物 / 车牌模糊处理服务（建议使用 Dlib 库自动模糊车牌）。
2. 场景补充：乡村道路图像占比仅 15%，若用于农村地区自动驾驶，需额外采集田间小路、砂石路等场景数据。
3. 模型迭代：新能源汽车更新快（如 2024 年新上市车型），建议每季度补充最新车型图像（可通过网络爬虫抓取新车发布会图像）。
4. 硬件适配：13 万张图像全量训练需至少 500GB 硬盘空间，建议使用 NVMe 固态硬盘 + RAID5 阵列提升数据读取速度。

以下是部分数据预览：