HDI-Dataset

用高密度路口数据,训练更懂混行交通的感知模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 数据集 🍴 复刻 4 👀 关注 15
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 216
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源数据集,免费使用

项目预览

HDI-Dataset 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数据集
开发团队Qpu523
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源数据集,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
GitHub 星标★ 216
上线时间2024-09-26 00:00:00
代码更新2026-10-19
仓库体积20.0 MB
本站数据更新2026-11-05
维护状态较活跃
收录时间2026-09-21
浏览次数2

项目介绍

HDI-Dataset 是一个面向高密度交叉路口场景的开源数据集,全称 High Density Intersection Dataset。它针对城市交通中行人、非机动车与机动车高度混行、相互遮挡严重的交叉路口环境,提供经过标注的多模态感知数据,用于训练和评测目标检测、多目标跟踪、轨迹预测与行为理解等算法。项目解决的核心问题是:现有自动驾驶数据集多聚焦于常规道路或高速公路,对高密度、强交互的交叉路口覆盖不足,导致模型在复杂城市场景下泛化能力差。数据集包含密集目标标注与场景级信息,可支撑感知与预测任务的联合研究。项目以数据集形式发布,配套说明文档与下载入口,适合学术界和工业界用于算法对比与基准测试。当前星标约 216,属于早期项目,社区规模较小,但方向明确,对交叉路口智能交通研究有实际参考价值。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-21 · 当前星标 ★ 216

核心亮点

  • 聚焦高密度交叉路口这一稀缺场景,填补常规数据集对混行交通覆盖不足的空白
  • 面向检测、跟踪、轨迹预测等多任务,可用于算法横向对比与基准评测
  • 提供场景级密集标注,适合研究目标间强交互与遮挡问题

不足之处

  • 项目处于早期,星标与社区规模较小,长期维护和更新频率待观察
  • 语言与技术栈信息缺失,配套工具链和文档完整度有待确认

适用场景

  • 自动驾驶感知算法在复杂城市路口的训练与评测
  • 多目标跟踪与轨迹预测模型的基准对比实验
  • 智能交通研究中行人-车辆交互行为建模

替代项目

nuScenes、Waymo Open Dataset、Argoverse

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