多模态驾驶场景训练数据

本数据集面向智能驾驶、自动驾驶、高级辅助驾驶等领域的模型训练与评测需求，具有重要的行业应用价值与社会效益。支撑整车企业、自动驾驶科技公司、高校及研究机构开展多模态感知模型（视觉、雷达、GPS、总线）的训练与验证，尤其适用于目标检测、语义分割、轨迹预测、传感器融合等子任务。并且，通过提供高质量、多模态、覆盖多种驾驶环境的训练数据，帮助提升自动驾驶系统的安全性与鲁棒性，减少交通事故，推动智能交通发展。通过模态完整率、密度、环境复杂度等精细化指标，帮助用户识别数据短板，针对性补充采集或标注。加工前的数据说明：数据采集公司的实车驾驶场景采集系统，涵盖城市道路、快速路、高速、乡村及隧道等多种道路类型，从2024年1月至2025年5月，总有2494条数据，车牌号信息用*匿名处理。 处理规则：数据清洗，将模糊不清的图像去除。把余下图像按照下面的字段整理数据，字段分为：车牌号、采集时间、片段时长(秒)、前视图像帧数、侧向图像帧数、雷达点云帧数、GPS轨迹点数、总线状态记录数、总线车速(km/h)、GPS车速(km/h)、光照强度(lux)、降雨强度(mm/h)；标注目标总数：由人工场景内目标（车辆、行人、非机动车、障碍物等）标注后的总数；关键风险目标数：根据标注规则，识别为近距离、横穿、并线、遮挡或潜在碰撞风险的标注目标数量。模态完整率=count(前视图像帧数>0,侧向图像帧数>0,雷达点云帧数>0,GPS轨迹点数>0,总线状态记录数>0)/5，结果范围[0,1]；图像帧密度(帧/秒)=(前视图像帧数+侧向图像帧数)/片段时长(秒)，当片段时长(秒)=0时取0；雷达帧密度(帧/秒)=雷达点云帧数/片段时长(秒)，当片段时长(秒)=0时取0；轨迹点密度(点/秒) = GPS轨迹点数/片段时长(秒)，当片段时长(秒)=0时取0；车速一致性偏差(km/h) = |总线车速(km/h)-GPS车速(km/h)|；风险目标占比=关键风险目标数/标注目标总数，当标注目标总数=0时取0；环境复杂度分=min(100,标注目标总数*2+关键风险目标数*8+弱光分+降雨分)，其中：弱光分：若光照强度(lux)<100，取20；若光照强度(lux)>=100且<500，取10；否则取0。若降雨强度(mm/h)>=10，取20；若降雨强度(mm/h)>0且<10，取10；否则取0。训练样本质量分=min(100,模态完整率*35+min(图像帧密度(帧/秒),20)*1.2+min(雷达帧密度(帧/秒),20)*1.2+min(轨迹点密度(点/秒),5)*2+min(标注目标总数,20)*1.2+风险目标占比*10+环境复杂度分*0.2-min(20,车速一致性偏差(km/h)*2))。 数据内容：本数据集提供了融合前视/侧向图像、雷达点云、GPS轨迹、总线状态及环境感知标注的多源异构数据，覆盖多种驾驶场景，可为自动驾驶感知、融合、预测、决策等全链路模型提供标准化的训练与验证数据。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集提供了一套多模态驾驶场景训练数据，涵盖前视/侧向图像、雷达点云、GPS轨迹、总线状态及环境感知标注，适用于智能驾驶与自动驾驶领域的多模态感知模型训练与验证。数据源自实车采集，覆盖城市道路、高速、乡村等多种场景，并经过清洗和匿名化处理，包含模态完整率、帧密度、环境复杂度等质量指标，有助于提升自动驾驶系统的安全性与鲁棒性。