本数据集主要用于提升AI模型对交通信号灯异常状态的识别能力与精确性。通过对该数据集的训练，使AI模型能够精准识别信号灯熄灭、遮挡、时序异常、颜色失真等多种异常情况，并可应用于交通管理部门、智慧城市运维及自动驾驶辅助系统等场景。同时，本数据集可为交通信号灯智能巡检系统提供技术支持，显著提升巡检效率，降低人工巡查成本，有效提高道路安全性和通行效率，为城市交通管理智能化升级提供重要数据支撑。
1.数据采集 通过企业自有摄像设备自行采集道路交通信号灯图像，同步记录图像ID、采集时间、设备型号、地理坐标、光照条件、天气状况等数据。 2.数据预处理与标注 通过数据清洗剔除模糊、过曝、低光或严重遮挡的图像。按7:2:1比例划分训练集/验证集/测试集。设置多级标注体系： 一级标签：正常/异常 二级标签：熄灭/闪烁/亮度异常/遮挡/颜色失真/时序异常 辅助标注：信号灯边界框坐标。 3.模型选择与初始化 采用YOLOv8预训练模型，初始化参数并优化超参数：学习率0.001-0.0001动态调整，批量大小1-32动态调整，锚框参数适配交通信号灯形态；集成低光照增强模块提升暗光环境检测能力。 4.模型训练 基于PyTorch实施分布式训练，采用混合精度训练（FP16）提升效率。设置训练时长，数据增强模拟复杂场景，添加随机亮度调整（模拟夜间低光）、模拟雨雪、雾霾、动态模糊、随机遮挡（模拟树枝、广告牌遮挡）等特效。设置早停机制（patience=10），梯度裁剪：max_norm=1.0。 5.模型评估 在训练模型的过程中，使用验证集调整超参数，训练完成后在测试集上评估模型表现，评估指标包含： 基础性能指标：mAP@0.5、误报率 场景鲁棒性测试：雨雾天气检测率 并设置渐进式测试：单灯异常 → 多灯混合异常，标准信号灯 → 老旧/破损信号灯。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
图像ID |
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采集时间 |
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设备型号 |
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地理坐标 |
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光照强度 |
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| fieldName | exampleValue |
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| 图像ID | TRAFFICLIGHT_20240620_1830_001 |
| 采集时间 | 2024-06-20 18:30 |
| 设备型号 | Canon EOS R5 |
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