高速公路路侧感知数据集

本数据集面向高速公路复杂场景下交通目标检测与全息感知任务构建。原始数据来源于四川省内高速公路（如成都绕城高速等）沿线路侧摄像机在2024年10月至2025年10月期间采集的真实监控视频流。针对当前公开的高速公路场景车辆目标检测数据集匮乏、大部分集中于城市交通的问题，本数据集重点采集了主线拥堵、深长隧道内部、收费站广场等特定场景，并覆盖了夜间、雨雾等极端光照与天气条件。在数据处理上，实施了关键帧智能筛选、质量评估与清洗、隐私脱敏处理及标准化。由专业团队对轿车、货车、客车、工程车、行人、非机动车、危化品车7类核心目标进行了像素级精度的2D边界框标注，并转换为YOLO归一化格式。数据集共包含18,324张图片及对应的标签文件，总容量25.5GB，按照8:1:1划分为训练集、验证集与测试集，主要用于支持交通事件检测、多模态大模型微调及复杂交通场景下的算法精度验证。