面向轨道交通场景的行人重识别数据集

为了促进面向多源真实复杂场景的行人重识别的研究，构建了用于面向轨道交通场景的增量式行人重识别的数据集，共内容包含室内站台、广场、进站通道、车厢、球形相机、室外站台、高铁站台和大厅共 8 个轨道交通复杂场景的共 117313 万张图像。由于该数据集包含的多个场景数量和个体身份，该数据集可以用于场景增量的行人重识别和身份增量的行人重识别的研究，促进动态场景下行人重识别的研究。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集旨在推动多源真实复杂场景下的行人重识别研究，专门构建了包含室内站台、广场、车厢等8类轨道交通场景的约1.17亿张图像。它适用于场景增量与身份增量的行人重识别任务，以支持动态环境下的相关算法研究。