全球首个基于真实道路场景的时序车路协同数据集在京发布
2023年5月11日，北京市高级别自动驾驶示范区、清华大学智能产业研究院（air）、北京车网科技发展有限公司、百度apollo、北京智源人工智能研究院联合发布全球首个基于真实道路场景的时序车路协同自动驾驶数据集v2x-seq。该数据集现已面向境内用户提供下载使用。
v2x-seq数据集由车路协同时序感知数据集和车路协同轨迹预测数据集组成，涵盖3d检测、跟踪、轨迹预测等多项技术任务的需求。凭借创新的时空轨迹匹配算法，数据集提供了高质量的协同轨迹真值，为跟踪和轨迹预测工作提供了评测基准。v2x-seq数据集在去年2月发布的首期dair-v2x数据集基础上填补了当前业界车路协同时序数据集的空白。目前，相关成果已被cvpr2023正式接受。
作为全球首个车路协同自动驾驶数据集，首期dair-v2x数据集具备大规模、多模态、多视角三大优势。全部数据均采集自北京市高级别自动驾驶示范区10公里真实城市道路、10公里高速公路，以及28个路口范围，包含来自车端、路端的摄像头与激光雷达等多类型传感器的71254帧图像数据和71254帧点云数据，涵盖晴天、雨天、雾天、白天和夜晚、城市道路与高速公路等丰富场景。相比仅包含单车端与单路端的数据集，dair- v2x数据集提供了车端与路端在相同时空、联合视角下的多模态数据，同时提供不同传感器联合视角下的融合标注结果，可以更好地支持算法研究与评估；通过半自动自学习车路协同3d融合标注等方法创新，有效减少了数据集构建成本。此外，数据集均在经过脱敏和安全加密后发布。
自发布以来，dair-v2x数据集已得到学术界和产业界关注，使用单位覆盖清华大学、北京大学、中国科学院大学、上海交通大学等知名高校，中国电信研究院等研究机构，以及各类企业共计200余家。同时，基于dair-v2x数据集的研究已经有多项成果发表在cvpr、neurips、iclr、icra等人工智能领域的顶级会议上。
截至目前，dair-v2x数据集国内注册用户已超过2000人，下载量近30000次。
车路协同时序感知
车路协同时序感知数据集，包含超过1.5万对车端与路端协同视角下的时序图像和点云数据，并提供了完备的3d目标及tracking id标注，用于支持车路协同3d检测和跟踪任务。
车路协同轨迹预测
车路协同轨迹预测数据集，覆盖28个真实路口，包含超过20万个片段（涵盖目标轨迹、红绿灯信号等），其中路端与车端协同视角片段约5万个，每个片段时长10秒，按照10hz提供8类常见障碍物目标的轨迹，用于车路协同轨迹预测任务研究。
一期车路协同数据集dair-v2x和二期时序车路协同数据集v2x-seq由百度apollo智能交通团队与清华大学智能产业研究院（air）聂再清教授的大数据与人工智能团队联合合作方共同研发，是apollo-air智能交通联合研究中心的重要成果之一，旨在构建具有影响力的生态系统，助力车路协同与自动驾驶产业发展与繁荣。
人工智能时代，高质量数据是驱动行业发展的关键要素。百度自2013年开始布局自动驾驶，已深耕自动驾驶与智能交通多年，在数据采集、清洗、标注、脱敏等数据智能、以及车路协同自动驾驶领域关键技术上具备深厚沉淀。秉承“开放能力、共享资源、加速创新、持续共赢”十六字宣言，百度apollo将作为车路协同数据集建设的技术支持方，持续支持学术界、产业界开展相关研究，为高级别自动驾驶的规模商业化落地提供技术支撑和安全保障。
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作为全球首个车路协同自动驾驶数据集，首期dair-v2x数据集具备大规模、多模态、多视角三大优势。全部数据均采集自北京市高级别自动驾驶示范区10公里真实城市道路、10公里高速公路，以及28个路口范围，包含来自车端、路端的摄像头与激光雷达等多类型传感器的71254帧图像数据和71254帧点云数据，涵盖晴天、雨天、雾天、白天和夜晚、城市道路与高速公路等丰富场景。相比仅包含单车端与单路端的数据集，dair- v2x数据集提供了车端与路端在相同时空、联合视角下的多模态数据，同时提供不同传感器联合视角下的融合标注结果，可以更好地支持算法研究与评估；通过半自动自学习车路协同3d融合标注等方法创新，有效减少了数据集构建成本。此外，数据集均在经过脱敏和安全加密后发布。
自发布以来，dair-v2x数据集已得到学术界和产业界关注，使用单位覆盖清华大学、北京大学、中国科学院大学、上海交通大学等知名高校，中国电信研究院等研究机构，以及各类企业共计200余家。同时，基于dair-v2x数据集的研究已经有多项成果发表在cvpr、neurips、iclr、icra等人工智能领域的顶级会议上。
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车路协同时序感知
车路协同时序感知数据集，包含超过1.5万对车端与路端协同视角下的时序图像和点云数据，并提供了完备的3d目标及tracking id标注，用于支持车路协同3d检测和跟踪任务。
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车路协同轨迹预测数据集，覆盖28个真实路口，包含超过20万个片段（涵盖目标轨迹、红绿灯信号等），其中路端与车端协同视角片段约5万个，每个片段时长10秒，按照10hz提供8类常见障碍物目标的轨迹，用于车路协同轨迹预测任务研究。
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