交通标志识别数据集 | 目标检测 | 智能交通

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标注格式
YOLO TXT
交通标志识别数据集 预览图

【交通标志识别数据集 | 目标检测 | 智能交通】
本目标检测数据集共包含20类检测目标、总计1392张标注图像,围绕”交通标志识别数据集”场景进行采集与标注,可用于目标检测任务模型的训练与验证,适用于智能交通等领域。

数据集概览

标注格式 YOLO TXT(归一化坐标)
标注类别 详见数据集介绍

检测类别与标注分布

本数据集包含 20 个检测类别:

  • 限速标志(speed_limit)
  • 禁止通行(no_entry)
  • 禁止停车(no_parking)
  • 左转向(left_turn)
  • 右转向(right_turn)
  • 直行(go_straight)
  • 路口警示(crossing_warning)
  • 公交专用(bus_lane)
  • 禁止转弯(no_turn)
  • 停车标志(stop)
  • 让行标志(yield)
  • 人行横道(pedestrian_crossing)
  • 学校区域(school_zone)
  • 可变限速(variable_speed)
  • 禁止鸣笛(no_honking)
  • 环岛(roundabout)
  • 减速让行(slow_yield)
  • 禁止掉头(no_u_turn)
  • 注意行人(watch_pedestrian)
  • 施工标志(work_zone)

技术规格

  • 标注格式:YOLO TXT 格式,每行标注为 class x_center y_center width height,坐标值归一化至 [0, 1]
  • 数据划分:按照标准比例划分训练集、验证集与测试集,可直接用于模型训练与性能评估
  • 数据来源:Roboflow Universe 平台

应用场景

  1. 智能驾驶:为车载视觉系统提供交通标志识别能力,辅助驾驶决策。
  2. 智慧交通:支撑路侧监控与道路标志自动巡检。
  3. 交通管理:识别限速、禁令等标志,辅助违章监管与规划。

数据集特点

  • 高质量标注:20类覆盖限速、禁令、指引、警示等主要标志类型。
  • 真实场景数据:面向真实道路场景,标注规范,适合高精度识别模型训练。

获取方式

数据集下载

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