1,200 clipes de vídeo coletados de superfícies viárias esburacadas

Estrada esburacada

Gravador veicular 360

Múltiplos cenários

Dia

Detecção e reconhecimento de buracos na pista

1,200 clipes de vídeo de estradas esburacadasOs vídeos têm duração entre 7 e 15 segundos. O equipamento de coleta foi um gravador de bordo 360, com resolução de 2.560 x 1,440. A diversidade dos dados inclui diferentes tipos de estradas esburacadas e múltiplos cenários. Os vídeos foram gravados durante o dia. Este conjunto pode ser usado em tarefas como detecção e reconhecimento de buracos em estradas.

Este é um conjunto de dado pagos destinando a uso comercial, fins de investigação e otras finalidades. Conjunto de dados licenciado e pronto ajuda a acelerar projetos d IA.

Conjuntos de Dados Recomendados

28,972 imagens com detecção de rosto de motorista e 96 pontos faciais anotados

Dados de detecção facial e marcação de 96 pontos-chave do rosto de motoristas, envolvendo 100 participantes de diferentes faixas etárias, horários e etnias (brancos, negros e indianos). Os comportamentos registrados incluem direção perigosa, fadiga e desvio de olhar. As imagens foram capturadas com câmeras infravermelhas. Cada pessoa tem entre 274 e 299 imagens anotadas com caixas de rosto e os 96 pontos-chave. O conjunto é adequado para tarefas de detecção facial e reconhecimento de expressões ou comportamentos de motoristas.

DMS Motoristas Detecção Facial 96 Pontos Faciais

180 pessoas com 9,000 imagens anotadas com 21 pontos-chave de gestos de motoristas

9,000 imagens com marcação de 21 pontos-chave de gestos de motoristas, envolvendo 180 participantes. Os dados abrangem diversas faixas etárias, horários do dia, tipos de gestos, modelos de veículos e condições de iluminação. As anotações incluem tipo de veículo, tipo de gesto, nacionalidade, sexo e idade da pessoa coletada, além dos 21 pontos-chave da mão (com indicação de visível/não visível). Os dados podem ser usados em tarefas como reconhecimento de gestos de motoristas e detecção de pontos-chave de gestos.

DMS Gesto do motorista 21 pontos de gesto Gesto estático Gesto dinâmico Reconhecimento de gesto do motorista Detecção de pontos de gesto Reconhecimento de pontos de gesto

168 pessoas em 3,360 imagens de detecção de comportamento de passageiros

Detecção de comportamento de passageiros – 3,360 imagens de 168 pessoas. As imagens foram capturadas em cenários com câmeras internas de veículos. A distribuição de gênero é masculina e feminina, com predominância de adultos jovens. A diversidade dos dados inclui diferentes idades, horários, condições de iluminação e comportamentos. Os comportamentos registrados incluem ações normais, uso de telefone e fumar. As anotações consistem em caixas retangulares ao redor do corpo humano. Útil para tarefas de detecção de comportamento de passageiros. Todos os dados estão em conformidade com GDPR, CCPA e PIPL.

Comportamento de Passageiros Comportamento Normal Comportamento de Ligar Comportamento de Fumar Detecção de Corpo Humano

Dados de reconhecimento de gestos de motoristas com 1,335 pessoas

Dados de reconhecimento de gestos de motoristas envolvendo 1,335 pessoas, abrangendo várias faixas etárias, diferentes horários e diversos tipos de gestos. Foram utilizados sensores com câmeras binocular de luz visível e infravermelho. Para cada pessoa, foram coletados 18 tipos de gestos estáticos e 23 tipos de gestos dinâmicos. Os gestos estáticos incluem, por exemplo, gesto de punho fechado e gesto de coração com as mãos; os gestos dinâmicos incluem toques com um dedo ou com dois dedos. Este conjunto de dados pode ser utilizado em tarefas de reconhecimento de gestos de motoristas.

Dados de Coleta de Gestos de Motoristas Coleta de Gestos de Motoristas Dados de Coleta de Motoristas Dados de Gestos de Motoristas

Dados de reconhecimento de sete tipos de expressões faciais de motoristas com 1,323 pessoas

1,323 pessoas, dados de reconhecimento de 7 expressões faciais de motoristas, abrangendo várias faixas etárias e períodos de coleta, com diferentes expressões faciais. A coleta foi realizada utilizando câmeras estéreo de luz visível e infravermelho. Este conjunto de dados pode ser usado para tarefas de reconhecimento de expressões faciais de motoristas.

Dados de expressões do motorista Coleta de dados de expressões do motorista Dados de reconhecimento de expressões do motorista Dados de pose humana

Dados de reconhecimento de comportamento de passageiros de 1,000 pessoas

Dados de reconhecimento de comportamento de passageiros com 1,000 pessoas abrangem múltiplas faixas etárias, múltiplos períodos de tempo e múltiplas condições de iluminação. Os comportamentos incluem ações normais e anormais dos passageiros (como enjoos, sonolência, e esquecimento de crianças ou objetos). A coleta utilizou câmeras estéreo com luz visível e infravermelho. Este conjunto de dados pode ser usado para análise de comportamento de passageiros.

Comportamento Normal do Passageiro Comportamento de Enjoo do Passageiro Comportamento de Sono do Passageiro Comportamento de Perda de Itens do Aassageiro Várias Faixas Etárias Vários Períodos de Tempo

Dados de identificação de comportamento de 1,350 motoristas

Dados de identificação de comportamento de 1,350 motoristas, abrangendo múltiplas faixas etárias, períodos de tempo e diversas condições de iluminação. O comportamento de condução inclui direção perigosa, fadiga e desvio do olhar. Para a coleta dos dados, foram utilizados câmeras estéreo de luz visível e infravermelho. Este conjunto pode ser utilizado para análise do comportamento do motorista e outras tarefas relacionadas.

Dados de aquisição de comportamento do motorista Aquisição de comportamento do motorista Aquisição de dados do motorista Dados de comportamento do motorista Câmera grande-angular

78.024 imagens de lugares de estacionamento

78.024 imagens de lugares de estacionamento, recolhidas sob diferentes ângulos, condições de iluminação e ambientes. Este conjunto pode ser utilizado em tarefas de reconhecimento de lugares de estacionamento em diversos cenários.

Vários Ângulos de Recolha Diferentes Condições de Iluminação E Cenários