高速公路应急事件训练数据集
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本数据集适用于高速公路无人机巡检图像智能识别、应急车道占用识别、导流线占用识别及道路异常占用区域分割训练场景。适用条件为：应用系统能够取得与来源文件编码对应的巡检图像，并可读取应急事件类型、目标轮廓坐标、轮廓点数量、轮廓结构类型和分割训练样本用途类型等数据内容。适用范围主要覆盖高速公路主线、应急车道、导流线区域、互通匝道衔接段和交通渠化区域等巡检场景，适用对象包括高速公路运营管理企业、道路养护巡检单位、智能巡检平台建设方、无人机巡检服务单位及交通图像识别算法研发单位。具体使用时，可将巡检图像与像素级轮廓坐标匹配，生成语义分割或实例分割模型所需的标注掩膜，用于训练模型识别占用区域的边界位置、空间形态和多区域分布特征。通过分割训练样本用途类型，可将样本用于基础边界学习、斜向边界学习、不规则边界优化、多区域目标识别和复合场景验证等环节，解决人工查看图像效率低、占用区域边界表达不清、训练样本分类不足、模型对复杂道路场景适应能力弱等问题，为企业开展巡检图像自动分析、异常占用识别、重点路段复核、样本库建设和算法迭代提供数据支撑。加工前数据为高速公路发展有限公司无人机巡检道路影像及轮廓标注文件，对应应急车道占用、导流线占用两类场景。原始巡检图像通过来源文件编码建立图像与标注结果对应关系，作为样本追溯标识；应急事件类型、标注时间和轮廓坐标作为后续处理输入。画面中的车辆、人员可识别对象，在样本整理和使用前经遮蔽、模糊化、编码化等去标识化处理，结构化数据保留与目标占用区域边界、点位构成和形态特征相关的信息。 处理规则以像素级轮廓转化为模型训练样本为核心。设应急事件类型为E，“应急车道占用”“导流线占用”分别映射为类别标签C1、C2，即L(E)=C1或L(E)=C2。目标轮廓坐标表示为Pj={(xj1,yj1),(xj2,yj2),…,(xjn,yjn)}，其中j∈{1,2,3}，x、y为图像像素平面坐标，n为该轮廓点数量。设置S1、S2、S3为轮廓存在状态值：当Pj存在、点数量大于0且结构类型为规则带状、斜向带状或不规则多边形时，Sj=1；当Pj为“无”、点数量为0或结构类型为“无”时，Sj=0。有效目标轮廓数量为N=S1+S2+S3。对Sj=1的轮廓，按标注点顺序连接坐标点形成多边形边界，并生成分割掩膜Mj=PolyMask(Pj,L(E))，单条样本整体掩膜为M=∪Mj。轮廓结构类型根据坐标围合后的区域形态判定，边界稳定的长条区域记为规则带状，沿导流区或道路斜向边界分布的记为斜向带状，多段折线围合且形态变化明显的记为不规则多边形。 处理后的数据形成图像—掩膜—类别标签—训练用途的样本结构，表示为Di=(Xi,Mi,L(E),U)，其中Xi为来源文件编码对应的巡检图像，Mi为分割掩膜，L(E)为类别标签，U为总结性字段“分割训练样本用途类型”。U由规则分类函数U=F(E,N,G)生成，G={Gj|Sj=1}，Gj为实际存在轮廓的结构类型。该字段按优先级逐项判定：应急事件类型、坐标、点数量或结构类型需要核对的，记为复核样本；N≥2且包含不规则多边形，或同时出现两类及以上结构的，记为复合场景验证样本；N=1且结构为不规则多边形的，记为不规则边界优化样本；N≥2且均为规则带状的，记为多区域目标识别样本；实际轮廓均为斜向带状的，记为斜向边界学习样本；N=1且结构为规则带状的，记为基础边界学习样本。各类别按字段逻辑和分割训练用途对应关系确定，用于两类占用场景的语义分割、实例分割及模型训练、测试和优化。
