A9-Dataset：面向移动出行研究的多传感器基础设施数据集
计算机视觉与模式识别
2022-05-16 v2
摘要
数据密集型的基于机器学习的技术在 future mobility 解决方案的开发中正扮演着日益重要的角色——从车辆中的驾驶辅助与自动化功能，到通过专用基础设施实现的实时交通管理系统。高质量真实世界数据的可用性通常是此类系统大规模开发与可靠部署的重要前提。为此，我们提出了 A9-Dataset，其基于德国慕尼黑附近长达 3 km 的 Providentia++ 测试场的路侧传感器基础设施。该数据集包含高分辨率、匿名化且具备精确时间戳的多模态传感器与物体数据，涵盖了多种交通场景。作为我们在本文中描述的第一批数据，我们提供了来自 A9 高速公路两座跨线龙门桥的相机与 LiDAR 帧，其对应物体标注有 3D 边界框。第一批数据总共包含超过 1000 个传感器帧与 14000 个交通物体。该数据集可在 https://a9-dataset.com 下载。
引用
@article{arxiv.2204.06527,
title = {A9-Dataset: Multi-Sensor Infrastructure-Based Dataset for Mobility Research},
author = {Christian Creß and Walter Zimmer and Leah Strand and Venkatnarayanan Lakshminarasimhan and Maximilian Fortkord and Siyi Dai and Alois Knoll},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.06527},
year = {2022}
}
备注
Accepted for IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2022 (IV22)