于越快速路车路协同高质量数据集
收藏资源简介：
针对车主的实时信息提醒服务，目前行业内主要通过车主肉眼观察，或智能汽车车载摄像头、雷达等设备进行检测。这类方案普遍受到视野距离有限和视线易被遮挡等问题，难以从根本上解决分合流区、隧道等重点路段的实时信息提醒难题。 本数据面向绍兴市于越快速路动态风险预警应用场景，核心包括于越快速路沿线分合流区、隧道的交警电警原始视频数据、各类交通事件数据（抛洒物、事故、车辆违规变道等）及目标轨迹数据等。数据依托全线布设的高清摄像头与毫米波雷达构成的多源感知矩阵合法采集，可面向主机厂及车载系统，为分合流区、隧道动态风险预警机制构建与车路协同AI大模型研发测试提供专属数据支撑。 当车辆行驶至合流区、隧道前约500米时，系统可根据异常停车、抛洒物、隧道“白洞”效应等预警事件触发提醒，将合流区、隧道的实时脱敏视频画面推送至车载系统进行提示，从而有效解决交合流区与隧道的实时预警问题。该模式从源头改善路况信息滞后、风险感知不足的问题，全面提升道路通行安全服务水平，切实守护交通参与者的生命财产安全。1.加工前原始数据 原始数据来源于绍兴市于越快速路11.55公里车路协同专用路段，依托全线布设的高清摄像头、毫米波雷达、环境监测设备组成的多源感知矩阵采集，覆盖快速路主线、匝道、隧道等全场景，涵盖不同时段、路况的交通事件、视频图像、目标轨迹等数据。 2.数据处理规则 对于原始数据，预处理时核心落实匿名化、去标识化处理，对个人敏感信息彻底不可逆脱敏；同时筛选剔除无效冗余数据，统一数据格式与标注标准，覆盖全场景，规避数据偏倚问题。 前端高清摄像头与毫米波雷达通过时间同步与空间标定完成融合感知，摄像头负责目标类型识别（如车辆、行人），雷达提供高精度的位置、速度等信息。系统融合两路传感器输出的目标级数据，采用多目标跟踪算法实现每一交通参与者的连续轨迹追踪。系统根据提取到的关键数值——包括路段限速值、实测速度、目标运动状态等，自动判定交通事件类型。对于判定为事件的目标，系统实时输出事件起始时间、事件等级、以及目标连续轨迹点序列（位置、速度）。轨迹跟踪采用多假设跟踪机制，在遮挡、目标交错等复杂场景下仍能保持身份一致性，实现从进入感知区域到离开全过程的无间断记录。 “数据分类”指用于区分事件的风险等级，常见分类dangerous（危险事件类）、normal（正常数据）、violation（违规事件类）；“核心指标值”与“交通事件类型”一一对应，用于快速识别事件类型，覆盖超速、逆行、违停、拥堵等各类交通事件/违法行为；经纬度可精准定位事件的具体地理位置，“道路描述”包含里程桩号、行驶方向等信息，可精准定位到车道和位置；“路段限速值”事件发生路段的法定最高限速值，是判断车辆是否超速的基准值；“实测速度”是事件发生时目标车辆的实际行驶速度；“目标运动状态”用于标识车辆状态，1代表车辆处于运动状态，0代表静止。 3.数据内容描述 经合规加工后，形成分层级高质量车路协同数据集，按功能划分为训练集、验证集、测试集，采用行业通用比例分配，训练集占比70%-80%，用于AI大模型预训练与特征学习；验证集占比10%-15%，用于模型参数调优与性能评估；测试集占比10%-15%，用于模型泛化能力实测。数据内容涵盖交通事件研判、目标轨迹追踪、目标状态识别等数据，规模充足、标注精准、场景全面，满足车路协同AI大模型对数据规模、精度、合规性、时效性的核心需求，适配高车速、大流量的快速路交通场景。
