联合注意自动驾驶（JAAD）数据集

JAAD is a dataset for studying joint attention in the context of autonomous driving. The focus is on pedestrian and driver behaviors at the point of crossing and factors that influence them. To this end, JAAD dataset provides a richly annotated collection of 346 short video clips (5-10 sec long) extracted from over 240 hours of driving footage. These videos filmed in several locations in North America and Eastern Europe represent scenes typical for everyday urban driving in various weather conditions. Bounding boxes with occlusion tags are provided for all pedestrians making this dataset suitable for pedestrian detection. Behavior annotations specify behaviors for pedestrians that interact with or require attention of the driver. For each video there are several tags (weather, locations, etc.) and timestamped behavior labels from a fixed list (e.g. stopped, walking, looking, etc.). In addition, a list of demographic attributes is provided for each pedestrian (e.g. age, gender, direction of motion, etc.) as well as a list of visible traffic scene elements (e.g. stop sign, traffic signal, etc.) for each frame. If you found our dataset useful in your research please consider citing our papers:

JAAD是一款用于研究自动驾驶场景下联合注意力的数据集。
其核心聚焦于行人与驾驶员在过街节点的行为模式及其影响因素。
为此，该数据集从超过240小时的驾驶录像素材中，截取了346段时长5至10秒的短视频片段，并完成了丰富的标注工作。
这些拍摄于北美与东欧多个地点的视频，涵盖了多种天气条件下日常城市驾驶的典型场景。
所有行人样本均附带带遮挡标记的边界框（bounding box），使得该数据集可直接适用于行人检测相关任务。
行为标注项则针对与驾驶员存在交互或需驾驶员予以关注的行人，明确标注其具体行为。
每段视频均包含多项元数据标签（如天气、拍摄地点等），以及来自固定行为清单的带时间戳行为标签（例如驻足、行走、张望等）。
此外，数据集为每位行人提供了人口统计学属性列表（如年龄、性别、运动方向等），并为每一帧图像标注了可见交通场景元素列表（例如停车让行标志、交通信号灯等）。
若您的研究工作中使用了本数据集，请考虑引用我们的相关论文：

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

联合注意自动驾驶（JAAD）数据集是一个专注于研究自动驾驶中行人和驾驶员行为的数据库，包含346个短视频片段，涵盖多种天气和城市驾驶场景。数据集提供了丰富的标注信息，包括行人检测、行为分析和场景元素等，适用于行人检测和行为研究。