恶劣天气雾天车辆检测数据集 | 目标检测 | 5类 4795张

【恶劣天气雾天车辆检测数据集 | 目标检测 | 智能交通、自动驾驶、安全监控】

本数据集来源于 Roboflow Universe，是一个专注于雾天等恶劣天气条件下的车辆与行人检测数据集。数据集包含 4795 张标注图像，涵盖雾天场景下的多种目标类别，适用于 YOLO 系列目标检测模型的训练与评估。

📊 数据集标签信息

• 检测类别数（nc）：5
• 类别名称：
• bicycle（自行车）
• bus（公交车）
• car（汽车）
• motorcycle（摩托车）
• person（行人）

📊 数据集概览

• 数据集名称：恶劣天气雾天车辆检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 应用领域：智能交通、自动驾驶、安全监控
• 图像数量：4795 张（训练集 3582 张，验证集 1213 张）
• 数据来源：Roboflow Universe

🔬 适用场景

1. 恶劣天气下的自动驾驶感知系统
2. 智能交通监控系统
3. 雾天道路安全预警
4. 目标检测算法在复杂天气条件下的性能评估

💡 数据集亮点

• 真实雾天场景拍摄，覆盖多种能见度条件
• 标注质量高，类别涵盖车辆和行人
• 兼容 YOLOv5/v8/v11 等主流检测框架
• 数据集已按训练/验证集划分，可直接用于训练

数据来源：[Roboflow Universe](https://universe.roboflow.com/yolov11-ydwah/fog-qegje)

SEO标签：恶劣天气检测,雾天目标检测,YOLO数据集,车辆检测,行人检测,自动驾驶数据集,智能交通,Roboflow

获取方式

登录网站后即可免费获取网盘下载地址，一键下载即用。