Ensemble De Données D'images Aériennes Du Trafic Espagnol
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CC BY 4.0
Cet ensemble de données a été créé en 2022 par une équipe de recherche de l'Université Francisco de Vitoria et de l'Université européenne de Madrid en Espagne. Son objectif est de fournir des données de formation de haute qualité pour les algorithmes de vision artificielle dans le domaine de la gestion du trafic. Les résultats pertinents de l'article sont «Ensemble de données : Images de trafic capturées par des drones pour une utilisation dans la formation d'algorithmes de vision artificielle pour la gestion du traficIl contient 15 070 images capturées par des drones (UAV) couvrant divers scénarios de circulation, notamment des routes régionales, des intersections urbaines, des routes rurales et différents types de ronds-points. 155 328 objets sont annotés dans les images, dont 137 602 voitures et 17 726 motos. Ces images sont stockées au format YOLO, pratique pour l'entraînement d'algorithmes de vision artificielle basés sur des réseaux de neurones convolutifs.
Afin de se conformer aux réglementations européennes en matière de protection des données, les informations relatives aux plaques d'immatriculation dans l'ensemble de données ont été anonymisées afin de protéger la vie privée des individus. Le processus de création de cet ensemble de données comprend plusieurs étapes telles que la collecte de données, la capture d'images, l'étiquetage des véhicules, l'anonymisation et la vérification des données. L'équipe de recherche a utilisé des drones tels que le DJI Mavic Mini 2 et le Yuneec Typhoon H pour la collecte d'images et a pris un grand nombre d'images dans différents scénarios et conditions pour garantir la diversité et la richesse des données. De plus, pour vérifier l’efficacité de l’ensemble de données, l’équipe de recherche a également formé un modèle de réseau neuronal simple et a obtenu de bons résultats.
Les utilisations de cet ensemble de données sont très larges. Il peut être utilisé pour développer et optimiser les systèmes de gestion du trafic en surveillant et en analysant le flux de trafic grâce à des images prises par des drones, améliorant ainsi l'efficacité du trafic. En outre, il peut également être utilisé pour former des algorithmes de vision artificielle dans la technologie de conduite autonome, aidant les algorithmes à mieux identifier et classer les véhicules dans les scènes de circulation. Pour la gestion des infractions au code de la route, l'ensemble de données peut être utilisé pour former des algorithmes permettant de surveiller les infractions au code de la route à l'aide de drones. En termes de réponse aux urgences, l’ensemble de données peut être utilisé pour former des algorithmes afin de réagir rapidement en cas d’accident de la circulation et de réduire le nombre de victimes.
