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智慧铁路要素数据集 铁路场景多传感器数据序列 轨道分割数据集 轨道点云数据集 铁路红外人员与铁路设施与环境元素识别第10130期

智慧铁路要素数据集 铁路场景多传感器数据序列 轨道分割数据集 轨道点云数据集 铁路红外人员与铁路设施与环境元素识别第10130期 人工智能与深度学习实战项目
2025-11-22
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导读:智慧铁路要素数据集 铁路场景多传感器数据序列 轨道分割数据集 轨道点云数据集 铁路红外人员与铁路设施与环境元素识别数据集第10130期。智慧铁路识别,铁路点云数据集,铁路识别

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智慧铁路交通 铁路要素数据集 数据集简介


智慧铁路交通 数据集核心信息表

信息类别
具体内容
数据集类别
铁路场景多传感器标注数据,含人员(person、crowd)、交通工具(train、bicycle 等)、铁路设施(track、signal 等)、环境元素(flame、smoke)等 22 类标注对象
数据数量
含 45 个多传感器数据序列,1534 个多传感器帧45G+数据,总计 204091 条标注记录
数据集格式种类
包含 ZIP 压缩格式,及 PNG(图像)、PCD(点云)、CSV(表格数据)、JSON(标注数据)四种单文件格式
最重要应用价值
为铁路领域自动化列车运行、目标检测技术研发提供真实场景数据支撑,助力提升铁路运营安全与智能化水平


该数据集聚焦铁路场景,类别划分细致全面。涵盖人员相关的 person 和 crowd 类,交通工具类包含 train、wagons、bicycle 等,还有 track、signal 等铁路核心设施,以及 flame、smoke 等环境异常元素,覆盖铁路运营关键观测对象。

从数量维度看,数据集规模可观。45 个数据序列对应德国汉堡不同铁路轨道场景,1534 个多传感器帧保证数据连续性,204091 条标注记录中,仅 person 类就有 73421 条,signal 类 32790 条,为模型训练提供充足样本。

数据格式兼顾多样性与实用性。ZIP 格式便于整体打包传输与存储,PNG 格式适配图像类传感器数据,PCD 格式满足激光雷达点云数据需求,CSV 适合结构化数据处理,JSON 则规范标注信息,多种格式适配不同数据处理与分析场景。

写在最后


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【声明】内容源于网络
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人工智能与深度学习实战项目
无人机航拍巡检数据集,目标检测数据集及图像识别算法,千行百业深度学习识别数据集,AI人工智能图像感知算法。AI赋能项目 :智慧农业 智慧交通 智慧工地 智慧医疗 智慧林业 智慧工厂等。____985硕博团队
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人工智能与深度学习实战项目 无人机航拍巡检数据集,目标检测数据集及图像识别算法,千行百业深度学习识别数据集,AI人工智能图像感知算法。AI赋能项目 :智慧农业 智慧交通 智慧工地 智慧医疗 智慧林业 智慧工厂等。____985硕博团队
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