怎么构建自动驾驶数据集

今天给大家分享怎么构建自动驾驶数据集，其中也会对自动驾驶数据平台开发的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、做自动驾驶,车道线数据集哪里下载?
• 2、自动驾驶中的决策数据集综述
• 3、自动驾驶开源轨迹数据集汇总和测评
• 4、waymo数据集解析(motion)
• 5、自动驾驶数据集--BDD100K

做自动驾驶,车道线数据集哪里下载?

操作：用户需下载并运行YOLOP代码，按照代码提供的指导，将bdd100k数据集中的images文件夹和det_annotations文件夹作为输入，经过处理后，输出包含可行驶区域和车道线的label图片。注意事项：在处理数据时，需确保图片与标注信息的一一对应，避免数据错乱。

以原图为基础，生成当前车辆的可行驶区域，直观展示车辆周围可通行的范围。 生成车道线，以辅助自动驾驶系统准确识别和控制车辆行驶方向。

CULane是一个大规模的学术研究数据集，包含133235帧，被分为训练、验证和测试集，特别关注四条车道线的检测。每帧***用三次样条手动注释，关注遮挡和障碍物识别。BDD100k BDD100k包含车道标记信息，对于自动驾驶系统至关重要，数据集根据车道标记类型分为两种，还提供了车道线属性信息。

自动驾驶中的决策数据集综述

1、自动驾驶中的决策数据集综述主要涵盖了以下方面：重要性：数据驱动的方法在自动驾驶决策中日益受到关注，旨在克服基于规则的方法在处理复杂场景时的局限性。全面了解现有的数据集对于提高自动驾驶决策性能至关重要。数据集分类：车辆数据：提供自动驾驶车辆的基本信息，如位置、速度、外部状态等。

2、Argoverse Motion Forecasting 数据集规模宏大，包含约32万条场景数据，每条场景以0.1s ***样间隔展示2D 鸟瞰图，包括自动驾驶车辆5秒行驶轨迹，同时追踪所有参与者。数据集被划分为约20万个训练序列、4万个验证序列和8万个测试序列。

3、自动驾驶数据集是为自动驾驶技术研发与评估所设计的，它们包含了各种场景、障碍物和动态对象的数据，以供研究人员训练和测试自动驾驶算法。本文将对几个主要的自动驾驶数据集进行介绍，包括目标检测数据集，如Waymo、KITTI、NuScenes、ONCE、Lyft Level A*3D、H3D-HRI-US以及BLVD数据集。

4、以下是自动驾驶领域中公开轨迹数据集的汇总和初步评价，以及一些需要注意的要点：首先，对于那些对数据集需求旺盛的朋友们，我已建立了一个Q群（ID：929488317），群内资源丰富，包括仿真器Tactics2D的开发交流，该工具支持HighD、InD、RounD等数据集的解析和回放。

5、特点：是一个大规模、全面的数据集。内容：包含55000个3D标注框架，原始传感器摄像头与激光雷达输入。用途：适用于环境数据收集与分析，对自动驾驶系统的感知、决策和规划等方面具有重要意义。这些数据集为自动驾驶技术的研究提供了丰富的资源和支持，推动了技术的不断进步和发展。

自动驾驶开源轨迹数据集汇总和测评

数据集汇总 NGSIM：来源：美国交通局提供。特点：适合交通流分析，但车辆位置信息仅通过道路编号表示，地图未标号，对车头朝向理解有限。HighD：来源：德国亚琛大学。特点：高速场景数据集，数据质量高，但需申请使用，批准周期约一周。INTERACTION：来源：伯克利大学。特点：数据丰富多样，但下载规则严格。

首先，对于那些对数据集需求旺盛的朋友们，我已建立了一个Q群（ID：929488317），群内资源丰富，包括仿真器Tactics2D的开发交流，该工具支持HighD、InD、RounD等数据集的解析和回放。5月，Tactics2D将上线场景生成功能，而交互功能预计在8月实现。

自动驾驶中，常用轨迹预测的开源数据集整理如下：nuScenes：提供车辆和行人预测，数据集于2020年4月发布，包含波士顿和新加坡的1000个驾驶场景，可用于论文研究。预测任务为对象未来轨迹预测，结果为一系列xy位置，预测时长为6秒，***样频率为2赫兹。

景联文科技自动驾驶开源数据集汇总包括以下几个数据集：CityScapes数据集：来源：由奔驰自动驾驶实验室、马克思·普朗克研究所、达姆施塔特工业大学联合发布。内容：包含德国及周边国家50个城市在不同季节和天气条件下的街景***序列。用途：主要用于城市街景的语义理解。H3DHRIUS数据集：来源：由本田研究所发布。

自动驾驶领域数据集 KITTI数据集：由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，旨在评估自动驾驶场景下的计算机视觉算法。数据集包含市区、乡村和高速公路等场景，用于评测立体图像、光流、视觉测距、3D物体检测和3D跟踪等技术，具有丰富的真实图像数据和标注信息。

waymo数据集解析(motion)

1、Waymo motion数据集解析： 数据集用途： Waymo motion数据集主要用于自动驾驶行为预测。 数据存储格式： 数据以tfrecord格式存储。 数据描述文件： 通过scenario.proto文件进行描述。Scenario是数据的基本单元，代表一个场景，包含20秒内的交通参与者、自动驾驶车辆、交通灯状态和道路信息。

2、Waymo motion数据集主要用于自动驾驶行为预测，其数据以tfrecord格式存储，通过scenario.proto文件进行描述。Scenario是一个场景的表示，包括20秒内的交通参与者、自动驾驶车辆、交通灯状态和道路信息，是数据的基本单元，一个tfrecord文件可能包含多个Scenario。

3、Waymo Open Dataset的motion dataset核心内容详析：该数据集囊括了总计103，354个连续片段，每个片段长度为20秒，***样频率为每秒10次，其中包含了详细的object tracks和map data。

自动驾驶数据集--BDD100K

本文提出两项创新贡献：设计并实现可扩展注释系统，为大规模驾驶数据集提供全面图像标签；借助该系统创建新自动驾驶数据集，包含超过10万个***，覆盖广泛注释，包括图像级标记、对象边界框、可驾驶区域、车道标记和全帧实例分割。数据集具有地理、环境与天气多样性，对新环境适应性强。

生成可行驶区域：目的：以原图为基础，生成当前车辆的可行驶区域，直观展示车辆周围可通行的范围。实现方式：利用bdd100k数据集中的标注信息，通过特定的图像处理算法或深度学习模型，将标注信息转化为图像格式，从而在原图上叠加显示出可行驶区域。生成车道线：目的：辅助自动驾驶系统准确识别和控制车辆行驶方向。

本文旨在实现bdd100k自动驾驶数据集中的可行驶区域和车道线可视化，以生成对应label图片，提升数据集在自动驾驶领域应用的直观性和实用性。之前文章已介绍该数据集的标注类型和下载方法，但其提供的标注信息主要以json文件形式呈现，未直接生成可直观应用的label图片。

关于怎么构建自动驾驶数据集，以及自动驾驶数据平台开发的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。