Weer- en beligtingsdatastelle vir KI-opleiding

Beskrywing: Die "Cloudy Day City Road Dash Cam Video Dataset" is ontwerp om die uitdagings aan te spreek wat outonome bestuurstelsels in bewolkte weerstoestande in die gesig staar. Gevang met ry-opnemers teen 'n resolusie van meer as 1920 x 1080 piksels en 'n raamtempo van meer as 31 fps, verseker hierdie datastel gedetailleerde sigbaarheid selfs onder die diffuse beligting van bewolkte lug. Dit sluit grenskassies en etikette in vir meer as 10 voorwerpkategorieë wat algemeen in stedelike omgewings voorkom, soos mense, motors, elektriese fietse, bakkies en vragmotors. Hierdie datastel het ten doel om KI-modelle se vermoë om te navigeer en ingeligte besluite te neem in minder-as-ideale weersomstandighede te verfyn, wat veiligheid en betroubaarheid verbeter.

Beskrywing: Die "Cloudy Day Crossroad Dash Cam Video Dataset" vang spesifiek die ingewikkelde dinamika van kruispadnavigasie onder bewolkte weerstoestande vas. Hierdie datastel word verfilm met hoë-resolusie-ritopnemers, wat spog met resolusies van meer as 1920 x 1080 piksels en 'n raamtempo van meer as 32 fps, om duidelikheid en detail te verseker selfs in gedempte beligting. Dit annoteer meer as 10 tipiese stedelike voorwerpkategorieë, insluitend mense, motors, elektriese fietse, bakkies en vragmotors, te midde van die unieke uitdagings wat tydens bewolkte dae by kruispaaie aangebied word. Die datastel is 'n noodsaaklike hulpbron vir die ontwikkeling van outonome bestuurstelsels wat in staat is om komplekse stedelike kruisings te verstaan ​​en gepas te reageer, veral wanneer sigbaarheid deur bewolkte lug beïnvloed word.

Beskrywing: Die "Low Lighting Dash Cam Video Dataset" is aangepas vir outonome bestuurstelsels om deur lae ligtoestande te navigeer, 'n noodsaaklike vermoë vir veilige bestuur gedurende die nag of in swak beligte omgewings. Gevang met ry-opnemers teen resolusies van meer as 1920 x 1080 piksels en 'n raamtempo van meer as 30 fps, fokus hierdie datastel op lae beligting scenario's oor verskeie instellings soos kruispaaie, paaie en paaie. Dit bevat begrensende bokse en etikette vir algemene stedelike voorwerpe soos mense, motors, elektriese fietse, bakkies en vragmotors, wat 'n omvattende oorsig bied van die uitdagings wat outonome voertuie in die gesig staar in verminderde sigbaarheid.

Beskrywing: Die "Rainy Dash Cam Video Dataset" is spesifiek ontwikkel vir outonome bestuurstelsels om akkuraat te funksioneer onder reënerige toestande, wat aansienlike sig- en oppervlakvastrap-uitdagings inhou. Gevang met ry-opnemers teen resolusies van meer as 1920 x 1080 pieksels en 'n raamtempo van meer as 30 fps, fokus hierdie datastel op reënerige dag-scenario's in stedelike omgewings, insluitend kruispaaie, paaie en paaie. Dit bevat begrensende bokse en etikette vir meer as 10 algemene stedelike kategorieë soos mense, motors, elektriese fietse, bakkies en vragmotors, onder die veranderlike en dikwels moeilike beligtingstoestande wat gepaard gaan met reënweer.

Beskrywing: Die "Sunny Day City Road Dash Cam Video Dataset" vang die lewendige dinamika van stadspaaie onder sonnige toestande vas, noodsaaklik vir die ontwikkeling van outonome bestuurstelsels. Hierdie datastel word opgeneem met hoë-resolusie-dryfopnemers, met meer as 1920 x 1080 resolusie en 'n raamtempo van meer as 33 fps, wat kristalhelder beelde en vloeiende bewegingsvaslegging verseker. Dit sluit grenskassies en etikette vir meer as 10 tipiese stedelike voorwerpkategorieë in, insluitend mense, motors, elektriese fietse, bakkies, vragmotors, en meer, wat 'n ryk oefenterrein bied vir KI om verskeie elemente in sonbeligte stedelike omgewings te herken en daarop te reageer.

Beskrywing: Die "Sunny Day Crossroads Dash Cam Video Dataset" bied 'n gefokusde blik op die dinamiese interaksies by kruispaaie onder sonnige toestande, 'n kritieke aspek van stedelike bestuur vir outonome voertuie. Gevang met 'n hoë-resolusie ry-opnemers op meer as 1920 x 1080 piksels en 'n raamtempo wat 34 fps oortref, bied hierdie datastel duidelike en vloeiende beeldmateriaal wat nodig is vir gedetailleerde analise en KI-opleiding. Dit bevat begrensende bokse en etikette vir meer as 10 tipiese stedelike voorwerpkategorieë, insluitend mense, motors, elektriese fietse, bakkies, vragmotors en meer. Hierdie ryk datastel het ten doel om die besluitnemingsalgoritmes van selfbesturende motors by besige kruisings te verbeter, waar die kompleksiteit van voertuig- en voetgangerbewegings aansienlik verhoog word.