道路交通拥堵检测是一个重要的智能交通系统组成部分，它能够帮助及时发现道路状况，预测交通流量，从而采取相应的交通管理措施，以减少交通拥堵情况的发生。本文档提供了用于目标检测的道路交通拥堵检测数据集，该数据集以YOLO和VOC格式组织，共有2923张标注图片，每一幅图像都对应有一个XML格式的标注文件以及一个TXT格式的标注文件。这种格式化设计使得数据集既适用于YOLO（You Only Look Once）这类流行的目标检测框架，又兼容VOC（Pascal VOC）数据集格式，便于研究者和开发者在目标检测和图像识别领域进行实验和训练。 数据集的结构设计合理，分为三个主要文件夹：“JPEGImages”，“Annotations”，和“labels”。其中，“JPEGImages”文件夹存储的是包含交通拥堵状况的原始图片；“Annotations”文件夹包含了与图片一一对应的XML格式的标注文件，文件中记录了每个目标物体的详细信息，例如物体的位置、大小等；“labels”文件夹则包含了TXT格式的文件，每个TXT文件对应一个图片文件，记录了图像中的目标及其类别，提供了YOLO格式的标注信息，便于直接用于YOLO网络模型的训练。 数据集中的标签种类单一，只有一个标签“traffic_jam”，用于识别交通拥堵场景。根据提供的信息，此标签下的框数为3489，总框数也是3489，表明每一幅图片中均标注了交通拥堵的情况，且同一幅图片中可能包含多个拥堵区域。标签的形状为矩形框，这与目标检测领域常用的目标框（bounding box）一致。 此外，文档还特别提到了数据集的分辨率和清晰度，2923张图片均为清晰图片，但没有进行图像增强处理。分辨率以像素表示，尽管未给出具体数值，但通常交通图像的分辨率足够高，以便识别和分析道路上的各种情况。数据集的类型标记为119m，这可能是指数据集的版本或者是某种特定的分类代码。 值得指出的是，文档中提到本数据集不保证训练得到的模型或权重文件的精度，这意味着数据集的使用者需要对所使用的数据和训练过程负责，并自行评估模型的实际表现。在实际应用中，为了确保模型的准确性，通常需要进行大量的数据预处理和模型调优工作。 文档还提到了标注示例或图片概览，这部分内容有助于用户直观了解数据集的标注质量，并可以作为模型训练前的数据质量检查参考。 这是一个专门为道路交通拥堵检测设计的YOLO+VOC格式数据集，它提供了丰富的标注图片资源和标注信息，有助于研究人员和开发者构建和训练有效的交通拥堵识别模型。同时，清晰的结构和单一的标签设计也便于模型训练和评估工作。但是，用户需要自行对训练结果负责，并在使用数据集前进行充分的测试和调优。

道路交通拥挤检测数据集是专门用于训练和测试计算机视觉模型在道路交通场景下识别和检测交通拥挤状态的资源。本数据集采用Pascal VOC格式和YOLO格式，包含1899张jpg格式的图片，每张图片都配有对应的VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。这些文件共同组成了数据集的标注信息，用于指导模型进行学习和训练。 在本数据集中，标注的对象为“crowd”，即人群，数据集中的所有标注都围绕这个类别进行。VOC格式的xml文件中包含了每个图片中“crowd”出现的位置和相关信息，而YOLO格式的txt文件则提供了另一种格式的标注信息，YOLO是一种流行的实时目标检测系统，它的标注格式适用于其特有的检测模型训练。 数据集中的图片数量、xml标注文件数量以及txt标注文件数量都是1899个，这表明数据集中的每张图片都进行了相应的标注。标注类别数为1，说明数据集中仅关注“crowd”这一个类别，标注类别名称为“crowd”。每个“crowd”标注的框数总计为2273个，这意味着在1899张图片中，人群被识别并框出共2273次，从而提供了足够的训练样本。 数据集采用的标注工具是labelImg，这是一个常用的手动标注工具，它允许标注者通过画矩形框的方式精确地标出图片中的目标。标注规则清晰明确，即对“crowd”类别进行画矩形框，这有助于训练出来的模型在识别场景中人群时更为准确。 关于使用本数据集的声明，出品方强调不对由此数据集训练出的模型或权重文件的精度提供任何保证。这表明数据集的使用者需要自行负责模型的训练和测试，数据集的提供方不承担责任。同时，数据集本身只保证提供的标注信息是准确且合理的。 此外，数据集提供了一个图片预览以及标注例子，以便潜在的使用者可以了解数据集的结构和内容，以及如何进行标注。数据集还有一个明确的数据集地址，方便使用者下载所需的数据文件进行研究和开发。 道路交通拥挤检测数据集VOC+YOLO格式是一个专门为道路交通拥挤状态的检测和识别而设计的数据集。它以标准化的格式提供了一系列经过精确标注的图片资源，适用于训练机器学习和深度学习模型，以提升模型在实时交通监控和管理中的性能和准确性。通过使用这个数据集，研究者和开发者能够构建更加智能化的交通拥挤检测系统，进而帮助改善城市交通状况和提高公共安全水平。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144155983 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1899 标注数量(xml文件个数)：1899 标注数量(txt文件个数)：1899 标注类别数：1 标注类别名称:["crowd"] 每个类别标注的框数： crowd 框数 = 2273 总框数：2273 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

英国道路交通碰撞数据集，文件中的每一行都表示一个惟一的交通事故(由accidental index列标识)，以列的形式显示与事故相关的各种属性。日期范围2005-2017年。100万条记录。 英国道路交通碰撞数据集，文件中的每一行都表示一个惟一的交通事故(由accidental index列标识)，以列的形式显示与事故相关的各种属性。日期范围2005-2017年。100万条记录。 英国道路交通碰撞数据集，文件中的每一行都表示一个惟一的交通事故(由accidental index列标识)，以列的形式显示与事故相关的各种属性。日期范围2005-2017年。100万条记录。

1、交通灯检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO等算法交通灯检测； 2、目标类别名：traffic light； 3、数量：4330 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

1、本项目采用YOLOv7算法实现对道路交通标志的检测和识别，在道路交通标志检测数据集中训练得到，训练了YOLOv7模型， 2、目标类别数：4 ；类别名：trafficlight’,‘speedlimit’, ‘crosswalk’, ‘stop’； 3、道路标注检测数据集标签格式：VOC和YOLO 参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127642605

本标准规定了道路交通安全违法行为图像取证的技术要求、图片模式和试验方法等。 本标准适用于道路交通安全违法行为图像取证。

文中以AT89C52为核心设计了交通智能控制系统，该系统正常工作时设置直行倒计时为45s，左拐倒计时为15s，行人通行的时候同时设置盲人提示音。该系统不仅有普通交通灯的功能，还增加了特种车辆自动通行功能，以及

道路交通matlab代码纳格尔·施雷肯贝格交通 使用Nagel-Schreckenberg模型的基于Matlab的多车道交通模拟器 PHYS 3150-项目4 对于这个项目，我选择使用创建一个多车道交通模拟器。 该程序将生成2行，每行包含100个单元（或者用户希望使用多个单元），并在整个单元中均匀分配预定数量的汽车（默认为15个）。 该程序经过建模，因此可以认为“道路”的尽头与循环的起点相连。 每辆汽车的初始速度为每步3个单元。 每一步，都会根据一些不同的因素来修改每辆车的速度。 首先，如果每辆汽车的速度小于最大速度，则每步汽车将获得一个单元格的速度增加。 其次，它将检查是否正在接近其他任何汽车； 如果它在同一车道上靠近另一辆车，并且在另一车道上有空间，则该车将移动到另一车道。 如果程序发现两条车道都在驶近汽车，它将减速至与汽车之间的距离相等的速度。 如果意识到正在接近的汽车在另一车道上，则汽车将以相同的速度继续行驶。 该程序不会给汽车以车道优先权； 也就是说，它将车道视为相等，并且仅当它接近同一车道中的汽车时才会改变车道。 第三个因素是随机方面。 对于每一步，汽车的速度都有50％的机

有轨电车对沿线道路交通的影响及组织方案.pdf