Conjuntos de datos meteorológicos y de iluminación para el entrenamiento de IA

Descripción: El "Conjunto de datos de video de Dash Cam en carreteras urbanas en días nublados" está diseñado para abordar los desafíos que enfrentan los sistemas de conducción autónoma en condiciones climáticas nubladas. Capturado con grabadoras de conducción a una resolución que supera los 1920 x 1080 píxeles y una velocidad de cuadros de más de 31 fps, este conjunto de datos garantiza una visibilidad detallada incluso bajo la iluminación difusa de los cielos nublados. Incluye cuadros delimitadores y etiquetas para más de 10 categorías de objetos que se encuentran comúnmente en entornos urbanos, como humanos, automóviles, bicicletas eléctricas, furgonetas y camiones. Este conjunto de datos tiene como objetivo refinar la capacidad de los modelos de IA para navegar y tomar decisiones informadas en condiciones climáticas menos que ideales, mejorando la seguridad y la confiabilidad.

Descripción: El "Cloudy Day Crossroad Dash Cam Video Dataset" captura específicamente la intrincada dinámica de la navegación en cruces en condiciones climáticas nubladas. Este conjunto de datos se filmó con grabadoras de conducción de alta resolución, con resoluciones de más de 1920 x 1080 píxeles y una velocidad de cuadros de más de 32 fps, para garantizar claridad y detalle incluso en condiciones de iluminación tenue. Anota más de 10 categorías típicas de objetos urbanos, incluidos humanos, automóviles, bicicletas eléctricas, camionetas y camiones, en medio de los desafíos únicos que se presentan en los cruces durante los días nublados. El conjunto de datos es un recurso esencial para desarrollar sistemas de conducción autónoma capaces de comprender y reaccionar adecuadamente a intersecciones urbanas complejas, especialmente cuando la visibilidad se ve afectada por cielos nublados.

Descripción: El "Conjunto de datos de vídeo de cámaras de salpicadero con poca iluminación" está diseñado para que los sistemas de conducción autónoma puedan navegar en condiciones de poca luz, una capacidad crucial para conducir de forma segura durante la noche o en entornos con poca iluminación. Este conjunto de datos, capturado con grabadoras de conducción a resoluciones superiores a 1920 x 1080 píxeles y una velocidad de fotogramas de más de 30 fps, se centra en escenarios de poca iluminación en varios entornos, como cruces de caminos, avenidas y caminos. Incluye cuadros delimitadores y etiquetas para objetos urbanos comunes, como humanos, coches, bicicletas eléctricas, furgonetas y camiones, lo que proporciona una visión integral de los desafíos a los que se enfrentan los vehículos autónomos en condiciones de visibilidad reducida.

Descripción: El "Conjunto de datos de video de cámaras de tablero en condiciones de lluvia" está desarrollado específicamente para que los sistemas de conducción autónoma funcionen con precisión en condiciones de lluvia, que plantean desafíos significativos de visibilidad y tracción en la superficie. Este conjunto de datos, capturado con grabadoras de conducción a resoluciones superiores a 1920 x 1080 píxeles y una velocidad de cuadros de más de 30 fps, se centra en escenarios de días lluviosos en entornos urbanos, incluidos cruces de caminos, avenidas y caminos. Incluye cuadros delimitadores y etiquetas para más de 10 categorías urbanas comunes, como humanos, automóviles, bicicletas eléctricas, furgonetas y camiones, en las condiciones de iluminación variables y a menudo difíciles que acompañan al clima lluvioso.

Descripción: El "Sunny Day City Road Dash Cam Video Dataset" captura la dinámica vibrante de las calles de la ciudad en condiciones soleadas, esencial para el desarrollo de sistemas de conducción autónoma. Este conjunto de datos se graba con grabadoras de conducción de alta resolución, con una resolución de más de 1920 x 1080 y una velocidad de cuadros de más de 33 fps, lo que garantiza imágenes nítidas y una captura de movimiento fluida. Incluye cuadros delimitadores y etiquetas para más de 10 categorías típicas de objetos urbanos, incluidos humanos, automóviles, bicicletas eléctricas, furgonetas, camiones y más, lo que proporciona un rico campo de entrenamiento para que la IA reconozca y responda a varios elementos en entornos urbanos iluminados por el sol.

Descripción: El "Sunny Day Crossroads Dash Cam Video Dataset" ofrece una visión enfocada en las interacciones dinámicas en los cruces de caminos en condiciones soleadas, un aspecto crítico de la conducción urbana para vehículos autónomos. Capturado con grabadoras de conducción de alta resolución a más de 1920 x 1080 píxeles y una velocidad de cuadros que supera los 34 fps, este conjunto de datos proporciona imágenes claras y fluidas necesarias para el análisis detallado y el entrenamiento de IA. Incluye cuadros delimitadores y etiquetas para más de 10 categorías típicas de objetos urbanos, incluidos humanos, automóviles, bicicletas eléctricas, furgonetas, camiones y más. Este rico conjunto de datos tiene como objetivo mejorar los algoritmos de toma de decisiones de los automóviles autónomos en intersecciones concurridas, donde la complejidad de los movimientos de vehículos y peatones aumenta significativamente.