Stereo Image Dataset (SID)|自动驾驶数据集|恶劣环境图像数据集

Stereo Image Dataset (SID) 是由密歇根大学迪尔伯恩分校电气与计算机工程系创建的大型立体图像数据集，专门用于自动驾驶在恶劣条件下的研究。该数据集包含27个序列，总计超过178k立体图像对，涵盖从晴朗天空到夜间大雪等多种天气和光照条件。数据集的创建过程使用了ZED立体相机，记录了详细的天气、时间和道路条件注释，以及相机镜头污染的实例。SID旨在支持高级感知算法的开发和测试，特别是在现有数据集中未充分代表的条件下，如雪和雨。该数据集的应用领域包括自动驾驶车辆和高级驾驶辅助系统，旨在提高这些系统在各种天气和光照条件下的可靠性和一致性。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

SID: Stereo Image Dataset for Autonomous Driving in Adverse Conditions

数据集描述

SID数据集是为了支持自动驾驶系统在恶劣天气和光照条件下的高级研究而精心策划的。该数据集包含超过178k对高分辨率立体图像，分为27个序列，反映了雪、雨、雾和低光等多种条件。它涵盖了驾驶场景和环境背景的动态变化，包括大学校园、住宅街道和城市设置。该数据集旨在通过部分遮挡的摄像头镜头和可见度变化等场景，挑战感知算法，促进稳健的计算机视觉模型的发展。图像数据以标准PNG格式提供，无需专用软件或脚本即可访问。然而，研究人员和开发者可能需要他们的图像处理和计算机视觉工具包来有效利用该数据集。

关键词

• 自动驾驶
• 恶劣天气
• 立体视觉
• 图像数据集
• 计算机视觉
• 感知算法

创建者

• El Shair, Zaid A.
• Abu-raddaha, Abdalmalek
• Cofield, Aaron
• Alawneh, Hisham
• Aladem, Mohamed
• Hamzeh, Yazan
• Rawashdeh, Samir A.

数据集链接

SID数据集链接

数据集标识符

doi:10.7302/esz6-nv83

许可证

Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

发布机构

University of Michigan - Deep Blue Data

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SID数据集通过使用ZED立体相机在真实驾驶环境中进行数据采集，涵盖了27个序列，总计超过178,000对立体图像。该数据集在不同天气条件（如晴天、阴天、雨天和雪天）和不同时间段（如白天、黄昏和夜晚）下进行记录，确保了环境多样性。数据采集过程中，相机以20Hz的频率捕捉720p分辨率的图像，并通过自定义数据记录软件进行存储和处理。此外，数据集还包括详细的序列级标注，如天气条件、时间、地点和道路状况，以及相机镜头污染等细节，以提供全面的自主驾驶挑战场景。

特点

SID数据集的显著特点在于其广泛的环境覆盖和详细的标注信息。该数据集不仅包含了从晴朗到暴雪的多种天气条件，还涵盖了从白天到夜晚的不同光照环境，以及多种道路状况（如干燥、湿滑和积雪）。此外，数据集还捕捉了相机镜头在恶劣天气下的污染情况，如雪天导致的镜头积雪，这些细节为开发和测试鲁棒的感知算法提供了宝贵的资源。数据集的多样性和真实性使其成为自主驾驶研究中的重要工具。

使用方法

SID数据集可用于多种自主驾驶相关的研究任务，包括但不限于天气分类、立体视觉算法、图像增强和障碍物检测。研究人员可以通过该数据集开发和测试在恶劣天气和光照条件下的感知算法，特别是针对深度估计和立体匹配的算法。此外，数据集的详细标注信息可用于训练和验证天气分类模型，以及开发适应不同光照条件的图像增强技术。通过使用该数据集，研究人员可以提升自主驾驶系统在复杂环境中的鲁棒性和可靠性。

背景与挑战

背景概述

随着自动驾驶技术的快速发展，环境感知能力成为确保车辆在复杂环境中安全导航的关键。特别是在恶劣天气和光照条件下，自动驾驶系统的表现尤为重要。为此，密歇根大学迪尔伯恩分校的电气与计算机工程系团队于2024年推出了Stereo Image Dataset (SID)，这是一个大规模的立体图像数据集，专门用于在恶劣条件下进行自动驾驶研究。SID通过ZED立体相机记录了27个序列，总计超过178,000对立体图像，涵盖了从晴天到暴雪等多种天气条件，以及白天、黄昏和夜间等不同光照环境。该数据集不仅提供了详细的序列级标注，还特别关注了镜头污染等实际挑战，旨在为开发和测试先进的感知算法提供高保真数据，推动自动驾驶技术在复杂环境中的应用。

当前挑战

SID数据集的构建面临多重挑战。首先，恶劣天气和光照条件对图像质量的影响极大，尤其是在雨雪天气中，镜头污染和低能见度问题显著增加了数据处理的复杂性。其次，现有的自动驾驶数据集大多集中在常规天气和光照条件下，缺乏对极端环境的全面覆盖，SID的推出填补了这一空白。此外，数据集的构建过程中，如何确保在不同天气和光照条件下采集的数据具有一致性和代表性，也是一个重要的技术难题。最后，尽管SID提供了丰富的环境标注，但缺乏详细的物体检测标签（如边界框和分类），这为未来的研究提供了进一步扩展和优化的空间。

常用场景

经典使用场景

Stereo Image Dataset (SID) 最经典的使用场景在于支持自动驾驶系统在恶劣天气和光照条件下的感知算法开发与测试。该数据集通过提供高分辨率的立体图像对，涵盖了从晴天到暴雪、从白天到夜晚等多种环境条件，特别适用于深度估计、障碍物检测和视觉导航等任务。这些任务对于自动驾驶车辆在复杂环境中的安全运行至关重要。

解决学术问题

SID 数据集解决了自动驾驶领域中一个关键的学术问题，即如何在恶劣天气和光照条件下保持感知算法的鲁棒性和准确性。现有的数据集往往缺乏对极端天气和复杂光照条件的充分覆盖，而 SID 通过提供详细的序列级标注，填补了这一空白。这不仅推动了感知算法在不同环境下的适应性研究，还为自动驾驶系统的实际部署提供了重要的技术支持。

衍生相关工作

SID 数据集的发布激发了大量相关研究工作，特别是在恶劣天气条件下的深度估计和视觉感知领域。例如，基于 SID 的研究推动了鲁棒立体视觉算法的发展，提升了在雨雪等复杂环境中的深度估计精度。此外，该数据集还促进了低光图像增强技术的研究，为自动驾驶系统在昼夜交替时的视觉处理提供了新的解决方案。这些衍生工作进一步扩展了 SID 在自动驾驶和计算机视觉领域的应用价值。