数据集分享 | 智慧交通领域核心数据集精选

【导读】

在智慧交通的演进中，算法的实战能力需通过极端天气、高动态目标、微观标识识别的严苛场景验证。TuSimple、CULane、UA-DETRAC、CCPD四大支柱数据集，以多维度挑战与工业级规模，构建了车道感知、车辆追踪、车牌识别的黄金评测基准。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦~

目录

一、车道识别数据集

二、车辆识别

三、车牌识别（LPR）

四、交通标志识别（TSR）

五、垂直场景：交通数据实战精选

道路损坏识别

停车空位检测

人行横道检测

六、Coovally平台训练实测

结语

---

一、车道识别数据集

定位：高速公路车道线检测基准

数据规模：1,485帧高清图像，精确标注车道线位置

三维挑战：

• 光照干扰：夜间车灯反光、强眩光下的车道线断裂

• 道路磨损：老旧路面标线模糊、修补痕迹干扰

• 无车道线场景：施工路段、乡村道路的无标线挑战

应用：自动驾驶车道保持、高精度地图实时更新

---

二、车辆识别

定位：城市多目标车辆跟踪基准

数据规模：2,009张不同车辆图片

极致多样性：

视角：天桥/路口/隧道多机位覆盖

车型：轿车/公交/摩托等多类细分

应用：嫌疑车辆布控、4S店智能巡检

---

三、车牌识别（LPR）

定位：中国复杂环境车牌识别

数据规模：1,100真实场景车牌图像

应用：高速无感收费、违章自动化取证

---

四、交通标志识别（TSR）

定位：中国特有交通标志库

规模保障：5,998标注实例，含限高杆/潮汐车道等特色标志

核心挑战：

• 极小目标：40%标志尺寸<20×20像素

• 语义冲突：临时指示牌与固定标志叠加

• 伪装干扰：广告牌色彩形状仿冒标志

应用：高精地图验证、路况实时播报

数据集获取方式：

点击链接访问：www.coovally.com，添加官方客服小助手。发送数据集名称即可获取！

---

五、垂直场景：交通数据实战精选

• 道路损坏识别

特点：道路裂缝/坑洼标注，覆盖沥青/水泥路面

挑战：

微小损伤识别：深度<2cm裂缝检测（占屏比<0.1%）

光影干扰：树影遮挡、雨天反光伪装损伤

应用：市政巡检车自动上报、高速公路养护评级

• 停车空位检测

特点：停车场俯拍图像，动态标注占位/空位状态

创新点：

多天气适应性：积雪/夜间/暴雨场景独立标注

车型兼容：轿车/摩托/SUV占位特征差异化

应用： 城市级停车诱导系统、商场车位预约

• 人行横道检测

挑战：

低可见度标线：斑马线磨损率>60%场景

行人冲突预警：闯红灯行为与车辆轨迹碰撞预测

应用： 智能红绿灯自适应调控、盲人导航辅助

---

六、Coovally平台训练实测

以上所有交通道路数据集已经在Coovally平台集成。

除此之外，Coovally平台汇聚国内外开源社区超1000+热门模型，覆盖YOLO系列、Transformer、ResNet等主流视觉算法。同时集成300+公开数据集，涵盖图像分类、目标检测、语义分割等场景，一键下载即可投入训练，彻底告别“找模型、配环境、改代码”的繁琐流程！

• 从实验到落地，全程高速零代码！

无论是学术研究还是工业级应用，Coovally均提供云端一体化服务：

• 免环境配置：直接调用预置框架（PyTorch、TensorFlow等）；

• 免复杂参数调整：内置自动化训练流程，小白也能轻松上手；

• 高性能算力支持：分布式训练加速，快速产出可用模型；

• 无缝部署：训练完成的模型可直接导出，或通过API接入业务系统。

！！点击下方链接，立即体验Coovally！！

平台链接：https://www.coovally.com

无论你是算法新手还是资深工程师，Coovally以极简操作与强大生态，助你跳过技术鸿沟，专注创新与落地。访问官网，开启你的零代码AI开发之旅！

---

结语

在智慧交通飞速发展的浪潮中，算法的实战能力是落地的关键。TuSimple、CULane、UA-DETRAC、CCPD等黄金数据集，以其严苛的场景设定和工业级的规模，为车道感知、车辆追踪、车牌识别等核心任务提供了坚实的验证基石。从极端天气下的车道线断裂、微小目标的精准识别，到动态场景的复杂追踪，这些数据集不断推动着算法的边界。

📍 持续关注我们，获取更多交通领域的高价值数据集！