IIIT Hyderabad 发布 IDD-PeD 数据集, 应用在 行人行为分析、自动驾驶 领域

IIIT Hyderabad 本次发布的数据集 IDD-PeD, IDD-PeD数据集由IIIT Hyderabad的研究团队创建，旨在解决在无结构交通环境中对行人行为进行建模的复杂性。该数据集包含超过650,000个行人边界框和19个行为属性，涵盖了密集且无结构交通环境中的各种情况，如光照变化、行人遮挡、无信号场景类型以及车辆-行人互动。数据集提供了高层次的详细注释，重点关注需要关注行人的车辆。通过对现有行人行为理解数据集的比较，IDD-PeD展现了其在处理复杂无结构环境中的优越性，有助于开发更强大的预测模型，从而提高行人和车辆的安全性。该数据集适用于自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）的研究和开发。

查看IDD-PeD

关于 IIIT Hyderabad , IIIT Hyderabad（国际信息技术与软件开发研究生院）是位于印度海得拉巴的一所研究生教育机构，专注于信息技术和软件开发的 teaching 和 research。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。