采集杭州城市或乡村道路相机图像和点云数据，对多个场景（白天、阴天、雨天、夜晚、拥堵等）的道路数据进行采集。通过一定的算法规则对数据进行处理后，用数据训练道路拥堵算法模型，反映道路拥堵情况，从而指导采取措施缓解道路拥堵情况。
1.首先对收集的相机图像和点云数据进行了等间隔采样，其次，针对图像数据，使用预训练的2D/3D检测模型进行预检测实验，对目标数极少及运动模糊的数据进行滤除。2.最终得到：场景丰富的交通图像与点云数据。3.解决问题：采样处理避免由于时间戳密度大而降低数据的多样性，预训练模型剔除了大量冗余和低质数据。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
文件名称 |
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模型尺寸 |
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目标坐标 |
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时间戳 |
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目标标签 |
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| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 文件名称 | <filename>car001.png</filename> |
| 模型尺寸 | <size> <width>642</width> <height>409< |
| 目标坐标 | <xmin>266</xmin> <ymin>166</ymin> <xmax> |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/842