数据集介绍：自动驾驶多类别交通物体检测数据集
一、基础信息
数据集名称：自动驾驶多类别交通物体检测数据集
数据规模：
- 训练集：1,498 张图片
- 验证集：295 张图片
- 测试集：136 张图片
- 总计：1,929 张真实场景道路图片
分类类别：
Car（汽车）、Motorcycle（摩托车）、Traffic barrier（交通障碍物）、crosswalk（斑马
线）、person（行人）、cone（交通锥）、Fence（围栏）、Table（路障桌）、Bus（巴
士站）、Engineering buildings（工程建筑）等 35 个精细分类，涵盖交通设施、移动目标
、建筑地标三大维度。
标注格式：
YOLO 格式标注，包含归一化坐标与类别索引，支持目标检测模型直接训练。
数据特性：
真实道路环境采集的 JPEG 图像，覆盖多时段光照条件与复杂道路场景。
二、适用场景
自动驾驶感知系统开发：
可用于训练车辆、行人、交通设施的实时检测模型，支持 ADAS 系统开发与算法优化
智能交通管理系统：
支持道路基础设施状态监控、违章停车检测、特殊区域（工程区/运动场）安全预警
学术研究应用：
提供多目标交互场景数据，适用于交通流分析、目标跟踪、场景理解等研究方向
地图数据标注：
支持道路要素自动化标注，可用于高精地图要素更新与语义地图构建
三、核心优势
全面场景覆盖：
同时包含动态目标（车辆/行人）与静态要素（建筑/路障/斑马线），提供交通场景的完整
要素表达
特殊场景增强：
包含工程区域围栏、临时路障、施工锥桶等特殊道路配置样本，提升模型在复杂路况的鲁
棒性
