TSOD10K|交通目标检测数据集|风险分析数据集

arXiv2025-03-21 更新2025-03-25 收录

交通目标检测

风险分析

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http://arxiv.org/abs/2503.16910v1

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资源简介：

TSOD10K是首个大规模的交通显著目标检测数据集，由湖南师范大学信息科学与工程学院、南开大学人工智能学院和湖南大学机器人学院共同创建。该数据集包含13753张车辆捕获的图像，并带有像素级的精确注释。TSOD10K覆盖了各种真实世界交通场景，包括城市交叉口、高速公路、乡村道路和停车场，涵盖了雨、雪、雾、晴、低光等不同的天气/光照组合。数据集旨在支持动态风险分层下游服务，特别编码了视觉显著性和隐含的风险语义。

提供机构：

湖南师范大学信息科学与工程学院, 南开大学人工智能学院, 湖南大学机器人学院

创建时间：

2025-03-21

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

TSOD10K数据集的构建采用了多源视频帧提取与三重校验标注策略。研究团队从BDD100K、DADA-2000等五个驾驶视频数据集中以十帧间隔采样，并针对事故视频专门提取包含事故目标的1-3个关键帧。为确保标注质量，采用由5年以上驾龄的驾驶员初标、交通工程师交叉验证、模拟风险评估仲裁的三阶段工作流程。数据集最终包含13,753张涵盖城市交叉口、高速公路等多样化场景的图像，并按风险参数划分为常规、警戒、危机三个紧急等级。

特点

该数据集首创性地融合了视觉显著性与隐式风险语义，具有四个核心特征：1) 首个大规模交通显著目标检测专用数据集；2) 覆盖雾天、暴雪等极端天气及低照度场景；3) 包含行人、车辆等主要道路目标的动态风险分层标注；4) 通过驾驶注意力先验标注低对比度高风险目标。统计显示76.3%的危机场景集中于恶劣天气条件，且小目标占比达68.5%，凸显其挑战性。

使用方法

数据集采用标准化命名规则（如C_H_F_L_00001.jpg）区分紧急等级、目标类别等属性，并按8:2比例随机划分为训练集TSOD10K-TR与测试集TSOD10K-TE。研究者可通过加载像素级标注掩膜进行模型训练，建议结合双频视觉状态空间模块处理频率特征，并利用螺旋扫描机制增强方向感知。评估时推荐采用Fβ、Eξ等四项指标，特别注意危机等级与小目标的分项性能分析。

背景与挑战

背景概述

TSOD10K数据集由湖南师范大学和南开大学的研究团队于2025年提出，是首个专注于交通场景显著性目标检测的大规模基准数据集。该数据集包含13,753张真实交通场景图像，涵盖城市交叉口、高速公路、乡村道路等多种环境，并特别考虑了雾天、暴雪、低对比度和低光照等复杂条件。数据集创新性地融合了视觉显著性和语义风险双重标准，重新定义了自动驾驶和辅助驾驶系统中的显著性概念，为智能交通系统的安全感知研究奠定了重要基础。

当前挑战

TSOD10K面临的核心挑战体现在两个方面：领域问题层面，传统基于外观的方法难以处理安全关键目标与复杂背景间极低的光度对比（如雾中遮挡的行人）；数据构建层面，需平衡视觉显著区域与语义关键区域的标注矛盾，并克服极端天气条件下目标标注的困难。此外，数据集的构建需要专业驾驶经验与计算机视觉知识的深度融合，以确保标注质量符合实际驾驶安全需求。

常用场景

经典使用场景

TSOD10K数据集在交通场景显著物体检测（TSOD）领域具有广泛的应用价值。该数据集通过结合语义（如碰撞风险）和视觉显著性，为自动驾驶和辅助驾驶系统提供了关键的基准数据。其多样化的交通场景覆盖了城市交叉口、高速公路、乡村道路和停车场等多种环境，同时在各种天气和光照条件下（如雨、雪、雾、晴天和低光）采集数据，为研究者在复杂环境中进行显著物体检测提供了丰富的实验素材。

衍生相关工作

TSOD10K数据集的发布推动了多项相关研究的发展。基于该数据集，研究者提出了Tramba模型，这是一种基于Mamba的架构，通过双频视觉状态空间（DFVSS）模块和螺旋扫描机制（Helix-SS2D）显著提升了交通显著性分析的性能。此外，TSOD10K还激发了多模态传感器融合和实时自动驾驶系统部署的研究，为智能交通领域的技术创新奠定了基础。

数据集最近研究