このデータセットは、スペインのフランシスコ・デ・ビトリア大学とマドリード・エウロペア大学の研究チームによって2022年に作成されました。交通管理の分野で機械視覚アルゴリズムに高品質のトレーニングデータを提供することを目的としています。関連する論文の結果は次のとおりです。データセット: 交通管理のためのマシンビジョンアルゴリズムのトレーニングに使用するために UAV からキャプチャされた交通画像「」。このデータには、地方の道路、都市部の交差点、田舎の道路、さまざまな種類のラウンドアバウトなど、さまざまな交通シナリオを無人航空機 (UAV) で撮影した 15,070 フレームの画像が含まれています。画像には 155,328 個のオブジェクトが注釈付けされており、そのうち 137,602 個は自動車、17,726 個はオートバイです。これらの画像は YOLO 形式で保存されており、畳み込みニューラル ネットワークに基づくマシン ビジョン アルゴリズムのトレーニングに便利です。
欧州のデータ保護規制に準拠するため、データセット内のナンバープレート情報は個人のプライバシーを保護するために匿名化されています。このデータセットの作成プロセスには、データ収集、画像キャプチャ、車両のラベル付け、匿名化、データ検証などの複数のステップが含まれます。研究チームは、画像の収集にDJI Mavic Mini 2やYuneec Typhoon Hなどのドローンを使用し、さまざまなシナリオや条件で大量の画像を撮影して、データの多様性と豊富さを確保しました。さらに、データセットの有効性を検証するために、研究チームは単純なニューラルネットワークモデルのトレーニングも行い、良好な結果を達成しました。
このデータセットの用途は非常に広範囲です。ドローンで撮影した画像を通じて交通の流れを監視・分析することで、交通管理システムの開発・最適化が可能となり、交通効率の向上につながります。さらに、自動運転技術におけるマシンビジョンアルゴリズムのトレーニングにも使用でき、交通シーンにおける車両の識別と分類をより正確に行うアルゴリズムに役立ちます。交通違反管理の場合、データセットを使用して、ドローンを使用して交通違反を監視するアルゴリズムをトレーニングできます。緊急対応の面では、このデータセットを使用して、交通事故が発生したときに迅速に対応し、死傷者を減らすためのアルゴリズムをトレーニングできます。
