于越快速路车路协同高质量数据集

针对车主的实时信息提醒服务，目前行业内主要通过车主肉眼观察，或智能汽车车载摄像头、雷达等设备进行检测。这类方案普遍受到视野距离有限和视线易被遮挡等问题，难以从根本上解决分合流区、隧道等重点路段的实时信息提醒难题。 本数据面向绍兴市于越快速路动态风险预警应用场景，核心包括于越快速路沿线分合流区、隧道的交警电警原始视频数据、各类交通事件数据（抛洒物、事故、车辆违规变道等）及目标轨迹数据等。数据依托全线布设的高清摄像头与毫米波雷达构成的多源感知矩阵合法采集，可面向主机厂及车载系统，为分合流区、隧道动态风险预警机制构建与车路协同AI大模型研发测试提供专属数据支撑。 当车辆行驶至合流区、隧道前约500米时，系统可根据异常停车、抛洒物、隧道“白洞”效应等预警事件触发提醒，将合流区、隧道的实时脱敏视频画面推送至车载系统进行提示，从而有效解决交合流区与隧道的实时预警问题。该模式从源头改善路况信息滞后、风险感知不足的问题，全面提升道路通行安全服务水平，切实守护交通参与者的生命财产安全。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦于绍兴市于越快速路的车路协同应用场景，旨在通过多源感知数据解决分合流区及隧道等关键路段的实时信息提醒难题。数据包含交警电警视频、交通事件及目标轨迹等，可为主机厂和车载系统提供动态风险预警与AI模型研发支撑。