Cchead|行人跟踪数据集|自动驾驶数据集

Cchead数据集由清华大学、新加坡国立大学和武汉理工大学联合创建，专注于密集场景下的行人头部跟踪。该数据集包含50,528帧视频，标注了超过2,366,249个头部和2,358条轨迹，涵盖10种不同场景。数据集的创建过程包括手动标注和使用工具如Darklabel和CVAT进行辅助。Cchead数据集的应用领域主要集中在自动驾驶、机器人导航和行人流量监控等，旨在解决高密度人群中行人头部检测和跟踪的挑战。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Cchead数据集的构建方式是在武汉理工大学、保定科技园区等地拍摄了10个场景的视频，包括自然行人流动场景和不同类型地点（如交通、建筑和学校）的控制行人流动实验场景。数据集包含50,528帧，超过2,366,249个头部和2,358个跟踪轨迹。数据集涵盖了10个不同的场景，包括室内和室外环境（如街道、教室、屋顶、学校道路、路标、灯、玻璃和停车场）。每帧的人数范围从11到114人。大多数序列在Cchead中的帧率为50 fps。通过采样，高帧率（例如50fps）可以降低到低帧率（例如25fps），以满足实际需求。数据集是从两个视角（斜视图和俯视图）捕获的，以促进更广泛的应用场景。

特点

Cchead数据集的特点包括：1）包含10个场景，共50,528帧，超过2,366,249个头部和2,358个跟踪轨迹；2）场景多样，包括室内和室外环境，如街道、教室、屋顶、学校道路等；3）包含行人移动速度、方向和复杂的拥挤行人流动，以及碰撞避免行为；4）每帧的人数范围从11到114人，提供了多样化的数据；5）提供了高帧率视频和注释，以满足灵活和多样化的应用需求。

使用方法

Cchead数据集的使用方法包括：1）数据集可以用于训练和评估行人头部检测和跟踪算法；2）研究人员可以使用该数据集来开发新的算法，以解决高密度人群中的行人头部检测和跟踪问题；3）数据集可以用于评估现有算法在复杂场景中的性能；4）数据集可以用于研究行人头部检测和跟踪的理论和方法；5）数据集可以用于开发实际应用，如自动驾驶、机器人导航和行人流量监控。

背景与挑战

背景概述

行人检测与跟踪在视觉场景理解中具有广泛应用，包括自动驾驶、视频监控、行人流量动态监测和机器人导航等。随着行人密度的增加，检测与跟踪的复杂性也随之增加。尽管深度学习模型在行人头部检测方面取得了显著进展，但头部跟踪数据集和方法却极为缺乏。现有的头部数据集对复杂行人流和场景（如行人交互、遮挡和物体干扰）的覆盖有限。因此，开发新的头部跟踪数据集和方法具有重要意义。为了应对这些挑战，本文介绍了一个名为Cchead的中国大规模跨场景行人头部跟踪数据集和一个多源信息融合网络（MIFN）。该数据集包含10个场景，共50,528帧，超过2,366,249个头部和2,358条轨迹。Cchead数据集包含了行人移动速度、方向和复杂人群行人流，以及避碰行为。此外，本文还提出了一个端到端的CNN-based头部检测和跟踪网络MIFN，该网络联合训练RGB帧、像素级运动信息（光流和帧差图）、深度图和密度图。实验结果表明，MIFN在Cchead数据集上取得了优异的性能，为密集人群中的行人跟踪提供了有价值的资源和基线。

当前挑战

行人检测和跟踪在密集视频序列中面临着诸多挑战，包括类内遮挡、复杂运动和多样化姿势。尽管深度学习模型在头部检测方面取得了显著进展，但头部跟踪数据集和方法却极为缺乏。现有的头部数据集对复杂行人流和场景（如行人交互、遮挡和物体干扰）的覆盖有限。此外，背景物体与头部在特征上具有相似性（颜色、大小、纹理），使得在拥挤场景中检测和跟踪小尺度、多样化姿势和低光照头部变得困难。由于头部尺寸较小，在拥挤场景中难以以高置信度分数检测和跟踪头部。此外，移动头部会导致尺度和纹理的显著变化。输入信息源对实现准确的头部检测和跟踪至关重要。运动信息（如光流和帧差）可以增强头部特征并抑制背景特征。深度图可以提供有效的距离信息，而密度图可以突出头部的空间特征。现有的研究主要集中在静态图像、深度图或光流中的头部检测，并未考虑如何整合多种信息源来解决上述挑战。

常用场景

经典使用场景

Cchead数据集最经典的使用场景是在密集人群中进行行人头部检测和跟踪。该数据集包含10个不同的场景，包括自然行人和受控行人流量实验场景，如交通、建筑和学校等地。Cchead数据集包含超过236万个头部边界框和2358个跟踪，涵盖了行人移动速度、方向和复杂的行人流量，以及碰撞避免行为。这使得Cchead成为在密集和拥挤场景中进行行人头部检测和跟踪研究的重要资源。

实际应用

Cchead数据集的实际应用场景包括自动驾驶、机器人导航和行人流量监控。在自动驾驶中，Cchead数据集可以帮助车辆检测和跟踪行人的头部，以提高车辆的安全性和可靠性。在机器人导航中，Cchead数据集可以帮助机器人识别和跟踪行人的头部，以避免与行人发生碰撞。在行人流量监控中，Cchead数据集可以帮助监控系统检测和跟踪行人的头部，以分析行人的流量和行为模式。

衍生相关工作

Cchead数据集衍生了多源信息融合网络（MIFN），该网络是第一个端到端的CNN-based头部检测和跟踪网络，它联合训练RGB帧、像素级运动信息（光流和帧差图）、深度图和密度图。MIFN使用多源特征来有效地指导头部检测器和跟踪器提出稳健的头部框。MIFN在Cchead数据集上取得了优异的性能，为密集人群中的行人头部检测和跟踪研究提供了新的思路和方法。