北京市信息服务工程重点实验室

BUUISE数据集

BUUISE是北京联合大学，北京市信息服务工程重点实验室，团队建立的智能驾驶数据中心，提供大规模真实场景的道路数据集，并且提供一系列基于视觉感知识别的benchmark。

从2017年开始，团队使用摄像头，激光雷达，GPS等传感器的智能驾驶车，不间断在国内北京、天津、上海、苏州、常熟、重庆以及国外底特律、特洛伊、越南等城市实时采集数据。按识别任务、天气情况、道路状况等进行大量且复杂的数据整理分析处理后，生成可以度量和测试算法表现的视频、采样图片以及对应的目标识别标注文件。

截止到目前，真实道路有效采集时长总计已经超过1000小时以上，数据容量已经超过10TB以上，标注的benchmark图片总量超过30万张。

BUUISE数据集包括3个部分，分别为原始视频采集库（OADS, Origin Acquisition Data Set）、 场景分类集（CDS, Case Data Set）、标注数据集（ADS, Annotation Data Set）。

OADS是经过整理的原始道路数据库，将使用不同传感器获取的数据进行分析整理，包括单相机前视2MP相机数据、前视8MP相机数据、周视6相机同步数据、环视4相机同步数据以及车内DMS相机采集的数据。CDS按大类分为了地面标识、车辆行人、交通标识牌以及驾驶舱数据，地面标识包括车道线、地面箭头标识、停止线、斑马线等信息；车辆行人包括车辆和行人，交通标识牌包括交通指示牌、红绿灯等信息；驾驶舱数据包括疲劳驾驶、方向盘、安全带等信息。ADS包括地面、车道线、车辆、行人、交通指示牌、红绿灯以及疲劳驾驶标注数据集。

参考文献：

• 闫晨阳,刘宏哲,徐成,李学伟.面向智能驾驶的行人多目标跟踪算法研究[J].计算机工程与应用:1-9[2022].

• 李铭兴,徐成,李学伟等.基于多模态融合的城市道路场景视频描述模型研究[J].计算机应用研究,2023,40(02):607-611+640.

• Xu X, Zhao S, Xu C, et al. Intelligent Mining Road Object Detection Based on Multiscale Feature Fusion in Multi-UAV Networks[J]. Drones, 2023, 7(4): 250.

• Li M, Zhang H, Xu C, et al. MFVC: Urban Traffic Scene Video Caption Based on Multimodal Fusion[J]. Electronics, 2022, 11(19): 2999.