当前我国城市轨道交通运营里程已突破8000公里，智慧化转型成为全行业核心发展方向，以智能视觉分析为核心的车站安全管控、客流调度、服务优化等应用正在快速落地。但长期以来，适配轨道交通真实运营场景、经过专业标注的高质量训练数据供给不足，成为制约相关AI算法迭代、规模化落地的核心瓶颈之一。作为国内省级数据要素流通的重要枢纽，江苏数据交易所近年来持续聚焦垂直行业数据产品的上架供给，为各领域数字化转型提供合规、可信的数据流通渠道。
近日，苏州轨道交通科技创新研究院有限公司研发的轨道交通典型服务场景异常行为标注图像数据集正式在江苏数据交易所首发上架，成为国内少有的面向轨道交通场景的公开流通专业标注数据产品。据了解，本数据集源自苏州轨道交通视觉识别分析项目，全部数据均来自轨道交通真实运营环境，采集完成后经过了严格的敏感信息脱敏处理，完全符合《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规要求，同时所有样本均经过轨道交通运营、AI标注领域的专业人员人工精细化标注，标注准确率达到行业领先水平。数据集覆盖了轨道交通车站内所有典型运营与安全场景，包含乘客摔倒、疑似打架、人员滞留、物品遗留、客流密集等多类高频异常行为样本，同时配套了同等量级的常态场景对照样本，专门用于轨道交通场景的智能视觉算法训练与评测。
从行业应用来看，该数据集可广泛应用于多个智慧轨交建设场景：一方面可为智能安防系统的异常行为识别算法提供训练素材，助力车站实现乘客摔倒自动报警、突发肢体冲突快速预警、遗失物品主动排查、超限客流及时疏导等功能，大幅提升轨道交通运营的安全保障能力与服务效率；另一方面也可作为行业通用的算法评测基准，解决不同厂商研发的智能视觉算法缺乏统一测试标准的行业痛点，推动轨道交通智能视觉应用的标准化发展。
此次数据集的上架，是轨道交通领域运营数据资产化、合规流通的一次重要探索，既为智慧轨交建设领域的AI研发企业提供了合规、高质量的场景化数据来源，也为公共交通领域的数据要素价值释放、数据产品流通交易提供了可参考的实践样本，将进一步推动江苏省乃至全国轨道交通数字化转型与数据要素市场建设的融合发展。
上架内容：
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