Detection of Traffic Anomaly

该数据集名为DoTA，被用于交通异常分类，涵盖了包括车辆碰撞和异常交通事件在内的多种场景。此外，由于能见度较低，该数据集在检测远距离异常和被遮挡物体方面存在一定的挑战。其任务是对交通异常进行分类。

This dataset, named DoTA, is utilized for traffic anomaly classification and covers diverse scenarios including vehicle collisions and abnormal traffic incidents. Furthermore, owing to low visibility, this dataset poses certain challenges in detecting distant anomalies and occluded objects. The core task of this dataset is to classify traffic anomalies.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

DoTA数据集是一个用于驾驶视频中无监督交通异常检测的数据集，包含55GB的视频数据，提供了视频帧提取工具、注释文件以及用于模型训练的预处理特征（如对象边界框和光流）。该数据集旨在支持异常检测算法的开发与评估，并附带相关学术论文的引用。