交通标志识别数据集 | 目标检测 | 智能交通

【交通标志识别数据集 | 目标检测 | 智能交通】
本目标检测数据集共包含20类检测目标、总计1392张标注图像，围绕”交通标志识别数据集”场景进行采集与标注，可用于目标检测任务模型的训练与验证，适用于智能交通等领域。

数据集概览

• 数据集名称：交通标志识别数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：1392 张
• 标注类别：20 类
• 标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / RT-DETR
• 数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含 20 个检测类别：

• 限速标志（speed_limit）
• 禁止通行（no_entry）
• 禁止停车（no_parking）
• 左转向（left_turn）
• 右转向（right_turn）
• 直行（go_straight）
• 路口警示（crossing_warning）
• 公交专用（bus_lane）
• 禁止转弯（no_turn）
• 停车标志（stop）
• 让行标志（yield）
• 人行横道（pedestrian_crossing）
• 学校区域（school_zone）
• 可变限速（variable_speed）
• 禁止鸣笛（no_honking）
• 环岛（roundabout）
• 减速让行（slow_yield）
• 禁止掉头（no_u_turn）
• 注意行人（watch_pedestrian）
• 施工标志（work_zone）

技术规格

• 标注格式：YOLO TXT 格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
• 数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
• 数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. 智能驾驶：为车载视觉系统提供交通标志识别能力，辅助驾驶决策。
2. 智慧交通：支撑路侧监控与道路标志自动巡检。
3. 交通管理：识别限速、禁令等标志，辅助违章监管与规划。

数据集特点

• 高质量标注：20类覆盖限速、禁令、指引、警示等主要标志类型。
• 真实场景数据：面向真实道路场景，标注规范，适合高精度识别模型训练。

获取方式

本数据集提供了百度网盘下载链接，登录后即可查看：