交通场景图像目标检测数据集TransportationSceneImageObjectDetectionDataset-huynhtan
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 图像识别, 交通安全, 驾驶行为分析, 计算机视觉, 数据标注, 机器学习, 物体识别
数据概述：
该数据集包含来自公开数据集的图像数据，记录了交通场景中不同物体的边界框信息，用于目标检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种交通场景，具有一定的通用性。
数据维度：包括图像文件名、图像宽度、图像高度、标注类别（如安全带、手机、香烟等）、边界框的左上角坐标(xmin, ymin)和右下角坐标(xmax, ymax)。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，便于进行目标检测模型的训练和评估。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标注处理。
该数据集适合用于目标检测、图像识别等计算机视觉领域的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于交通安全、驾驶行为分析等领域的研究，如自动驾驶、车内行为识别等。
行业应用：可以为智能交通系统、监控系统等提供数据支持，例如检测驾驶员是否系安全带、使用手机、吸烟等行为。
决策支持：支持交通管理部门和相关企业的决策制定，如优化交通安全策略、改进车辆安全设计等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解目标检测技术。
此数据集特别适合用于开发和评估目标检测模型，探索不同物体在交通场景中的识别和定位，帮助用户实现对交通场景的智能化分析和管理。
