تم إنشاء مجموعة البيانات هذه في عام 2022 من قبل فريق بحث من جامعة فرانسيسكو دي فيتوريا والجامعة الأوروبية في مدريد في إسبانيا. ويهدف إلى توفير بيانات تدريب عالية الجودة لخوارزميات الرؤية الآلية في مجال إدارة المرور. "نتائج الورقة ذات الصلة هي"مجموعة البيانات: صور حركة المرور الملتقطة من الطائرات بدون طيار لاستخدامها في تدريب خوارزميات الرؤية الآلية لإدارة حركة المروريحتوي على 15,070 إطارًا من الصور الملتقطة بواسطة طائرات بدون طيار، تغطي مجموعة متنوعة من سيناريوهات المرور، بما في ذلك الطرق الإقليمية، والتقاطعات الحضرية، والطرق الريفية، وأنواع مختلفة من الدوارات. يحتوي الصور على 155,328 جسمًا مُعلّقًا عليها، منها 137,602 سيارة و17,726 دراجة نارية. تُخزّن هذه الصور بتنسيق YOLO، وهو ما يُسهّل تدريب خوارزميات الرؤية الآلية القائمة على الشبكات العصبية التلافيفية.

للامتثال للوائح حماية البيانات الأوروبية، تم إخفاء هوية معلومات لوحة الترخيص في مجموعة البيانات لحماية خصوصية الأفراد. تتضمن عملية إنشاء هذه المجموعة من البيانات خطوات متعددة مثل جمع البيانات، والتقاط الصور، ووضع علامات على المركبات، وإخفاء الهوية، والتحقق من البيانات. واستخدم فريق البحث طائرات بدون طيار مثل DJI Mavic Mini 2 و Yuneec Typhoon H لجمع الصور والتقطوا عددًا كبيرًا من الصور في سيناريوهات وظروف مختلفة لضمان تنوع البيانات وثرائها. وبالإضافة إلى ذلك، للتحقق من فعالية مجموعة البيانات، قام فريق البحث أيضًا بتدريب نموذج شبكة عصبية بسيط وحقق نتائج جيدة.

إن استخدامات هذه المجموعة من البيانات واسعة جدًا. يمكن استخدامه لتطوير وتحسين أنظمة إدارة المرور من خلال مراقبة وتحليل تدفق المرور من خلال الصور الملتقطة بواسطة الطائرات بدون طيار، وبالتالي تحسين كفاءة المرور. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدامه أيضًا لتدريب خوارزميات الرؤية الآلية في تقنية القيادة الذاتية، مما يساعد الخوارزميات على تحديد وتصنيف المركبات بشكل أفضل في مشاهد المرور. لإدارة مخالفات المرور، يمكن استخدام مجموعة البيانات لتدريب الخوارزميات لمراقبة مخالفات المرور باستخدام الطائرات بدون طيار. وفيما يتعلق بالاستجابة للطوارئ، يمكن استخدام مجموعة البيانات لتدريب الخوارزميات على الاستجابة بسرعة عند وقوع حوادث المرور والحد من الإصابات.