TU-DAT:道路交通异常的计算机视觉数据集 | MDPI Sensors

MDPI工程科学 2025-11-12 14:55
文章摘要
本研究针对智能交通系统开发中缺乏多样化标注数据的问题,提出了TU-DAT数据集。研究目的是通过整合真实监控视频与高保真模拟数据,构建包含时空标注的多模态数据集,以支持交通异常检测和预测模型的开发。实验表明,基于该数据集的混合深度学习与逻辑推理框架能有效提升异常检测准确率和泛化能力,为实时交通监控和自动驾驶系统安全评估提供了可靠基准。该数据集通过GitHub公开共享,将推动道路安全技术的创新发展。
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DOI: 10.1016/j.isci.2026.114661 Pub Date : 2026-01-12
IF 4.1 2区 综合性期刊 Q1 iScience
MDPI工程科学
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