普渡大学 发布 Lane-wise Traffic Anomaly Dataset 数据集, 应用在 智能交通、异常检测 领域

普渡大学 本次发布的数据集 Lane-wise Traffic Anomaly Dataset, 该数据集由普渡大学电气与计算机工程系、计算机科学系和信息与计算机技术系的学者合作创建。数据集包含来自印第安纳州高速公路监控摄像头的73139个车道级样本，样本被标注为四类专家验证的异常：三种交通相关异常（车道阻塞和恢复、异物入侵和持续拥堵）和一种传感器相关异常（摄像头角度变化）。数据集为每个车道提供结构化时间序列信号，支持车道和道路异常检测。数据集旨在解决实际智能交通系统中低成本、可扩展的车道级异常检测问题。

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关于 普渡大学 , 普渡大学是一所位于美国印第安纳州的著名公立研究型大学，以其在工程、商学和科学领域的优秀教育和创新研究而闻名。

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