交通违法拍照数据集,可识别接打电话,不系安全带的行为,支持YOLO,COCO JSON,VOC XML格式的标注数据集 最高正确识别率可达88.6%

交通违法拍照数据集

数据集概述
  • 数据来源:交通监控摄像头、执法记录仪、公开数据集
  • 数据类型:图像、视频、元数据(时间、地点、车辆信息)
  • 违法类型标注:接打电话、未系安全带
数据采集与标注方法
  • 采集设备:高清摄像头、红外摄像头、多角度拍摄
  • 标注规范:边界框(Bounding Box)、关键点(如安全带位置)、行为分类标签

数据集一共有三个标签:

mobile person seatbelt

由于个别设备采集像素较低导致图片比较模糊,但都已经做过标注。

数据集:

    训练集 7392张     验证集 866张    测试集 288张

图片分辨率 :  640x640 

模型训练与评估
  • 目标检测模型:YOLOv5、Faster R-CNN

 

应用场景与挑战
  • 实时检测:嵌入式设备部署、低延迟要求
  • 隐私保护:数据脱敏、匿名化处理
  • 法律合规:数据使用权限、标注合法性
未来研究方向
  • 小样本学习:解决标注数据不足问题
  • 多模态融合:结合音频、传感器数据提升准确率
  • 边缘计算:优化模型以适应移动端部署

 数据集下载地址:

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