BLVD

BLVD 是视觉认知计算与智能车辆实验室收集的大规模 5D 语义数据集。
该数据集包含 654 个高分辨率视频剪辑，这些剪辑来自中国智能汽车验证中心 (IVPCC) 所在的中国江苏省常熟市，总帧数为 120k。 RGB 数据和 3D 点云的帧速率为 10fps/秒。该数据集包含完全注释的帧，产生 249,129 个 3D 注释、4,902 个用于跟踪的独立个体，总长度为 214,922 个点、6,004 个用于 5D 交互式事件识别的有效片段，以及 4,900 个用于 5D 意图预测的个体。根据物体密度（低和高）和光照条件（白天和夜间），这些任务包含在四种场景中。

BLVD is a large-scale 5D semantic dataset collected by the Laboratory of Visual Cognitive Computing and Intelligent Vehicles. This dataset includes 654 high-resolution video clips sourced from Changshu City, Jiangsu Province, China, where the Intelligent Vehicle Proving and Certification Center (IVPCC) is situated, with a total of 120k frames. The frame rates of both RGB data and 3D point clouds are 10 fps. The dataset features fully annotated frames, generating 249,129 3D annotations, 4,902 individual instances for tracking, totaling 214,922 points, 6,004 valid segments for 5D interactive event recognition, and 4,900 individual instances for 5D intent prediction. These tasks are categorized into four scenarios based on object density (low and high) and lighting conditions (daytime and nighttime).

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

BLVD是一个大规模5D语义数据集，专为自动驾驶研究设计，包含654个高分辨率视频剪辑（总帧数120k）和3D点云数据，提供完全注释的帧以支持3D物体检测、跟踪、交互事件识别和意图预测任务。数据集覆盖多种场景（如不同物体密度和光照条件），由西安交通大学和长安大学于2019年发布，适用于计算机视觉和自动驾驶领域的算法开发与评估。