路况交通标志检测数据集 | 目标检测 | 智能交通

【路况交通标志检测数据集 | 目标检测 | 智能交通】
本数据集面向道路交通标志的检测，共含 6 个类别、总计 998 张标注图像。类别包括停止、左转、右转、红绿灯状态（red/green）以及路面颠簸警示（bump）等，可用于交通标志识别与道路状况提示，服务于驾驶辅助与标识监管场景。

数据集概览

• 数据集名称：路况交通标志检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：998 张
• 标注类别：6 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 6 个检测类别：

• 停止（stop 停止标志）
• 左转（left 左转标志）
• 右转（right 右转标志）
• 红灯状态（red 红绿灯红灯状态）
• 绿灯状态（green 红绿灯绿灯状态）
• 路面颠簸警示（bump 路面颠簸警示标志）

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. 驾驶辅助：为驾驶辅助系统提供交通标志与信号识别提示。
2. 道路状况提示：识别路面颠簸等警示信息，提示驾驶路况。
3. 标识监管：辅助交通标志与信号灯的系统化监管。

数据集特点

• 高质量标注：同时涵盖标志与信号灯状态，类别定义清晰、标注规范统一。
• 真实场景数据：图像取材于真实道路交通场景，实用性强。

获取方式