高速公路路面障碍物识别数据

1.算法训练：作为目标检测模型（YOLOv8/YOLOv11等）的训练数据集，除基础检测训练外，算法衍生字段可用于训练场景分析模型（障碍物危害度预测、车道占用评估等）。 2.模型验证与测试：通过验证集和测试集评估模型检测精度（mAP、Precision、Recall），同时验证场景分析算法的准确性和业务价值。 3.场景算法优化：利用算法衍生字段的数据分布特征，持续优化场景分析算法的参数阈值（面积饱和阈值、车道中心判定阈值等）。 4.标注质量评估：利用标注坐标的几何一致性（凸四边形有效性验证、面积合理性检查、越界检查）评估标注质量，建立标注质量反馈与返修机制。 5.保险与汽车安全：障碍物类型、车道位置与占道严重度的分布数据，可供保险机构与汽车主动安全研发企业用于风险建模与AEB算法验证。1. 数据采集：采集高速公路巡检无人机与路侧监控采集的路面图像标注数据，标注对象覆盖抛洒物、落石、事故车辆、施工锥桶共4类路面障碍物，标注格式采用OBB旋转标注框格式（4顶点坐标：x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4），坐标归一化至[0,1]区间。提取字段包括序号（从1开始连续编号）、图片名称、类型编号、类型名称及OBB标注框坐标。 2. 数据处理：坐标归一化验证：确保所有坐标值均在[0,1]有效范围内；标注框几何有效性检查：验证OBB标注框四点构成有效凸四边形且面积为正；类别信息校验：确保类型编号与类型名称一一对应；同帧归属校验：确保每条标注归属正确的图片；异常值处理：剔除坐标越界、面积为0或面积超过画面50%的异常标注。 3. 算法加工 （一）基础几何计算 标注框中心X = (x1+x2+x3+x4)/4，标注框中心Y = (y1+y2+y3+y4)/4，保留6位小数。 标注框面积 = |x1×y2+x2×y3+x3×y4+x4×y1−x2×y1−x3×y2−x4×y3−x1×y4|/2（Shoelace公式），保留6位小数。 （二）场景分析算法 （1）车道位置：按标注框中心X坐标划分，中心X<0.3为左侧车道，0.3≤中心X<0.7为中间车道，中心X≥0.7为右侧车道，用于定位障碍物所处的通行车道。 （2）障碍面积占比= MIN(1, 标注框面积/0.02)，对障碍物占路面画面的比例作归一化。 （3）车道中心指数=MAX(0, 1−|标注框中心X−0.5|×2)。 （4）同帧障碍数：统计同一图片名称下的标注框条数；障碍聚集指数 = MIN(1, 同帧障碍数/5)。 （5）占用严重度评分= (0.40×障碍面积占比 + 0.35×车道中心指数 + 0.25×障碍聚集指数) × 10，保留1位小数。 （6）障碍危险等级：占用严重度评分<2.5为Ⅳ级-轻微障碍，2.5≤占用严重度评分<4.5为Ⅲ级-一般障碍，4.5≤占用严重度评分<6.5为Ⅱ级-严重障碍，占用严重度评分≥6.5为Ⅰ级-特别严重障碍。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集为杭州团簇科技有限公司登记的“高速公路路面障碍物识别数据”，数据格式为xlsx，规模2000条，采集自巡检无人机与路侧监控的路面图像标注，覆盖抛洒物、落石、事故车辆和施工锥桶4类障碍物，并采用4顶点坐标归一化至[0,1]的OBB旋转标注框。数据经坐标归一化、凸四边形与面积有效性、类别对应、同帧归属及异常值剔除等处理后，进一步计算标注框中心与面积，并衍生车道位置、障碍面积占比、车道中心指数、同帧障碍数、障碍聚集指数、占用严重度评分及障碍危险等级。其应用场景包括目标检测模型训练与验证、场景分析算法优化、标注质量评估，以及为保险和汽车主动安全研发提供风险建模与AEB算法验证支持。