感知设备性能检测数据集

面向智能交通环境下目标感知与跟踪识别研究需求，本文构建了一个基于4D毫米波雷达的目标点跟踪识别数据集。数据集以4D毫米波雷达、OBU、RSU作为主要环境感知手段，围绕交通参与目标的运动状态与空间分布特征，在不同场景复杂度条件下开展系统化数据采集与整理，形成了道路路侧交通雷达识别的运动目标数据、非复杂环境下多静态目标跟踪识别数据以及复杂环境下多静态目标跟踪识别数据三类子集。雷达系统采用多发多收（MIMO）阵列体制[1]，可同步获取目标的距离、径向速度、方位角和俯仰角信息，实现目标点的三维空间定位与连续跟踪。数据采集过程中，雷达设备通过RSU实现感知数据的统一汇聚与时间同步，部分测试车辆配备OBU用于记录车辆运行状态，为目标轨迹分析与数据标注提供辅助参考。数据采集时间跨度覆盖2023—2024年，时间分辨率达到毫秒级，空间精度达到分米级。通过统一的数据采集流程、点云处理方法及多层次质量控制机制，保证了数据在目标跟踪连续性和识别一致性方面的可靠性。该数据集可为多目标跟踪算法、目标识别方法及复杂交通环境感知能力研究提供基础数据支撑。