IMPTC 数据集：一种基础设施多行人轨迹与上下文数据集
计算机视觉与模式识别
2023-07-13 v1 数据库
摘要
城市内部交叉口是伤亡事故最关键的交通区域之一。自动驾驶车辆在这些区域复杂而繁忙的日常环境中表现吃力。配备传感器的智能基础设施可与车辆协作，通过扩展驾驶者与车辆感知系统的感知能力而惠及自动驾驶交通。此外，它们提供了获取可复现且精确的全景场景理解数据的机会，包括作为自动驾驶交通中各类应用算法训练基础的上下文信息。因此，我们引入了基础设施多行人轨迹与上下文数据集（IMPTC）。我们使用德国一个配备视觉传感器技术的智能公共城市交叉口。多视角相机与 LiDAR 系统感知交通状况与道路使用者行为。额外传感器监测天气、光照和交通信号灯状态等上下文信息。数据采集系统聚焦于弱势道路使用者（VRUs）与多智能体交互。所得数据集包含八小时测量数据，涵盖超过 2,500 条 VRU 轨迹（包括行人、骑行者、电动滑板车骑手、推婴儿车者及轮椅使用者）以及超过 20,000 条不同 daytime、天气条件和季节下的车辆轨迹。此外，为支持完整的研究能力栈，数据集包含从传感器、标定与检测数据直至轨迹与上下文数据的全部数据。该数据集持续扩展，并可于 https://github.com/kav-institute/imptc-dataset 获取用于非商业研究。
引用
@article{arxiv.2307.06165,
title = {The IMPTC Dataset: An Infrastructural Multi-Person Trajectory and Context Dataset},
author = {Manuel Hetzel and Hannes Reichert and Günther Reitberger and Erich Fuchs and Konrad Doll and Bernhard Sick},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.06165},
year = {2023}
}
备注
IEEE Intelligent Vehicles Conference (IV) 2023