《驾驶视频数据集 BDD100K：自动驾驶与图像识别技术的重要里程碑》 BDD100K，全称为Berkeley DeepDrive 100K，是一个极具影响力的驾驶视频数据集，它由10万个高质量的行车视频组成，旨在推动图像识别技术在自动驾驶领域的深入研究和发展。这一数据集不仅在规模上给人留下深刻印象，更在于其丰富的多样性和多任务设置，为研究人员提供了广泛而详尽的实验场景。 让我们深入了解BDD100K的核心特征。这个数据集的独特之处在于它的地理覆盖范围广泛，包含了来自美国各地的不同城市和乡村道路的视频。这样的设计确保了模型在训练过程中能够接触到各种复杂的地理环境，从而提高其在真实世界中的泛化能力。此外，BDD100K涵盖了多种不同的环境条件，如白天、夜晚、黄昏，以及晴天、阴天、雨天等不同天气状况，这为开发适应各种气候条件的自动驾驶算法提供了宝贵的资源。 数据集的多样性还体现在时间维度上，视频片段跨越了一年的时间，捕捉到了季节变化带来的视觉差异。这种时间上的连续性有助于模型学习到随时间变化的环境特征，进一步提升自动驾驶系统的智能水平。 BDD100K的另一个亮点是其设定的10个任务。这些任务包括了目标检测（如车辆、行人、交通标志等）、语义分割、车道线检测、昼夜分类、天气分类等关键问题。通过解决这些任务，研究人员可以全面评估算法在理解和处理驾驶场景中的各项能力。这些多任务的设置使得BDD100K成为了一个全面评估自动驾驶算法性能的平台，推动了相关领域的技术进步。 在实际应用中，BDD100K的数据被广泛用于训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以实现更精准的物体检测和行为预测。同时，它也为强化学习算法提供了一个理想的测试环境，帮助系统学习如何在复杂环境中做出正确的决策。 为了方便研究，BDD100K的数据集被精心组织和标注，每个视频片段都配有详细的元数据，包括时间戳、GPS坐标、相机视角等信息。这样的标注为后续的分析和实验提供了便利，使得研究人员能够更准确地理解模型的表现和改进空间。 BDD100K数据集为自动驾驶研究带来了革命性的变化，它的出现不仅推动了图像识别技术的进步，还促进了跨学科的合作，将计算机视觉、机器学习和自动驾驶紧密联系在一起。随着更多的研究者参与到这个数据集的探索中，我们有理由相信，未来的自动驾驶技术将变得更加安全、智能，为我们的出行带来前所未有的体验。

高速公路交通车辆视频数据集，用于机器学习等

禾楼舞民族舞动作视频数据集（10类动作，每类动作10个视频） 禾楼舞民族舞动作视频数据集（10类动作，每类动作10个视频） 禾楼舞民族舞动作视频数据集（10类动作，每类动作10个视频）

无人机飞行视频数据集，便于开展单目标跟踪研究

Camvid Dataset 是一个驾驶标签视频数据集，其包含 700 张像素级别的语义分割和图像分割，为了保证数据的准确性，每张图像均通过多次检查和确认以确保数据的准确性。该数据集解决了对实验数据的需求，并以定量评估新兴 算法 ，其中驾驶场景增加了观察对象的数量和异质性，其提供超过十分钟的高质量 30Hz 镜头且相应的语义标记图像为 1Hz，部分为 15Hz。 该数据集由剑桥大学工程系于 2008 年发布，相关论文有《Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds》。

UCSD Pedestrian 数据集包含 UCSD 加州大学圣地亚哥分校的行人录像视频，所有视频文件皆由两个观测点摄像头所拍摄，视频规格压缩为 238×158 10fps。vidf 文件可用于行人动作检测，另外拥挤度检测可从 segm 目录下.segm 获取。

Collective Activity 是一个集体活动的短视频数据集，它包含 5 种不同的集体活动，分别为交叉、步行、等待、交谈、排队以及 44 个短视频序列，其中一些是由消费者手持数码相机记录的。 该数据集于 2009 年由密歇根大学安娜堡分校电气工程系发布。 主要发布人：Wongun Choi, Khuram Shahid, Silvio Savarese 相关论文：《Collective Activity Classification Using Spatio-Temporal Relationship Among People》

Highway Traffic Videos 数据集是由香港城市大学提供，解压后共 88 M（推荐使用百度网盘下载），数据集中包含同一路段的 254 个监控片段，分为训练集与测试集。 描述文件中包含文件名、日期、时间戳、行车方向、天气、起始帧、总帧数、拥堵评级、备注等关键信息。 其中，天气分为：overcast（灰蒙蒙）、clear（晴朗）、rain（下雨）； 拥堵评级分为：light（轻度拥堵）、medium（中度拥堵）和 heavy（重度拥堵）

Kinetics Human Action Video Dataset 人体动力学行为视频数据集.zip

高速公路卡口监控，车辆监控视频，交通车辆视频数据集，用于机器学习，模型训练，高速公司拥堵识别应用等