该数据集包含 21 个全高清视频，每个视频长约 1 小时，在六个不同的位置捕获。视频中的车辆（总共 20 865 个实例）使用 LiDAR 对光学门的精确速度测量值进行了注释，并通过多个参考 GPS 轨迹进行了验证。该数据集可供下载，其中包含视频和元数据（校准、图像中特征的长度、注释等），以供将来比较和评估。该数据集与 SOCHOR Jakub 等人的论文一起发表。用于自动单相机视觉速度测量的综合

OpenDataLab2026-07-19 更新1750

TRANCOS (TRaffic ANd COngestionS)

交通监控

车辆计数

在这里，我们发布了交通和拥堵 (TRANCOS) 数据集，这是一个用于在交通拥堵情况下（极度重叠）车辆计数的新基准。它由 1244 张图像组成，共标注了 46796 辆汽车。所有图像均使用西班牙交通总局的公开视频监控摄像头拍摄。

OpenDataLab2026-07-12 更新480

eTraM

交通监控

事件驱动

eTraM是一个首创的全事件驱动交通监控数据集，提供了10小时来自不同交通场景的数据，涵盖了各种光照和天气条件，包含200万个边界框标注，覆盖了从车辆到行人等八种不同的交通参与者类别。该数据集通过使用最先进的方法如RVT、RED和YOLOv8进行交通参与者检测，评估了事件驱动模型的夜间和未见场景的泛化能力，证实了利用事件相机进行交通监控的巨大潜力。

github2024-04-30 更新6070

MVD, MVDA

声学车辆分类

交通监控

本研究介绍了两个用于声学车辆类型分类的新数据集：MVD（移动车辆检测）和MVDA（移动车辆检测增强版）。MVD包含4229个音频样本，涵盖卡车、汽车、摩托车和无车辆类别，记录于印度德里-NCR地区的四个不同城市地点。MVDA是MVD的扩展版本，包含16,916个样本，通过声音变异和音频增强提高模型的泛化能力。这些数据集旨在支持声学交通监控算法的发展，解决交通管理和监控中的实际问题。

arXiv2023-09-07 更新680

交警支队卡口信息

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