Görlitz铁路测试中心CV数据集2024——RailGoerl24
计算机视觉与模式识别
2025-09-08 v2 人工智能
摘要
无人火车在城市引导式运输和主线铁路的开放轨道上运行，需要在众多方面实现自动检测列车路径危险区内的实际及潜在障碍物，尤其是人员。机器学习算法已证明是此任务的先进工具。然而，这些算法需要大量高质量标注数据，其中包含铁路专用环境中的人员。不幸的是，公开可用数据集的数量尚不充足，且显著低于公路领域的数据集。为此，本文提出RailGoerl24——来自德国Görlitz TÜV SÜD铁路公司铁路测试中心的载板车载视觉Full HD摄像头数据集，包含12205帧。其主要目的是支持无人火车运行的开发。RailGoerl24还包含覆盖RGB数据部分的陆地LiDAR扫描。除原始数据外，数据集包含33556个针对目标类别'person'的框式标注。记录的演员面部未经模糊或其他方式处理。RailGoerl24已提供于data.fid-move.de/dataset/railgoerl24，可用于除碰撞预测外的其他任务。
引用
@article{arxiv.2504.00204,
title = {RailGoerl24: G\"orlitz Rail Test Center CV Dataset 2024},
author = {Rustam Tagiew and Ilkay Wunderlich and Mark Sastuba and Kilian Göller and Steffen Seitz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.00204},
year = {2025}
}
备注
4 pages, 5 figures, presented at Engineering Reliable Autonomous Systems 2025