The IMPTC Dataset: An Infrastructural Multi-Person Trajectory and Context Dataset

要約

都市中心部の交差点は、人身事故や死亡事故が最も発生しやすい交通エリアです。
自動運転車は、これらの地域での複雑で多忙な日常生活に苦労しています。
車両と連携できるセンサー搭載のスマート インフラストラクチャは、ドライバーと車両認識システムの認識機能を拡張することで、自動交通に利益をもたらすことができます。
さらに、自動交通におけるさまざまなアプリケーションのアルゴリズムをトレーニングするための基礎となるコンテキスト情報など、全体的なシーンを理解するための再現可能で正確なデータを収集する機会も提供します。
したがって、インフラストラクチャ複数人物軌跡およびコンテキスト データセット (IMPTC) を導入します。
私たちは視覚センサー技術を使用して、ドイツのインテリジェントな公共都心交差点を使用しています。
マルチビューカメラとLiDARシステムが交通状況と道路利用者の行動を認識します。
追加のセンサーは、天気、照明、信号機の状態などのコンテキスト情報を監視します。
データ収集システムは、道路交通弱者 (VRU) とマルチエージェントの対話に焦点を当てています。
結果として得られるデータセットは、8 時間の測定データで構成されます。
これには、歩行者、自転車、電動スクーターのライダー、ベビーカー、車椅子ユーザーを含む 2,500 を超える VRU の軌跡と、さまざまな時刻、気象条件、季節における 20,000 を超える車両の軌跡が含まれています。
さらに、研究機能のスタック全体を有効にするために、データセットには、センサー、キャリブレーション、検出データから軌道データやコンテキスト データに至るまで、すべてのデータが含まれています。
データセットは継続的に拡張されており、https://github.com/kav-institute/imptc-dataset で非営利研究のためにオンラインで利用できます。

要約(オリジナル)

Inner-city intersections are among the most critical traffic areas for injury and fatal accidents. Automated vehicles struggle with the complex and hectic everyday life within those areas. Sensor-equipped smart infrastructures, which can cooperate with vehicles, can benefit automated traffic by extending the perception capabilities of drivers and vehicle perception systems. Additionally, they offer the opportunity to gather reproducible and precise data of a holistic scene understanding, including context information as a basis for training algorithms for various applications in automated traffic. Therefore, we introduce the Infrastructural Multi-Person Trajectory and Context Dataset (IMPTC). We use an intelligent public inner-city intersection in Germany with visual sensor technology. A multi-view camera and LiDAR system perceives traffic situations and road users’ behavior. Additional sensors monitor contextual information like weather, lighting, and traffic light signal status. The data acquisition system focuses on Vulnerable Road Users (VRUs) and multi-agent interaction. The resulting dataset consists of eight hours of measurement data. It contains over 2,500 VRU trajectories, including pedestrians, cyclists, e-scooter riders, strollers, and wheelchair users, and over 20,000 vehicle trajectories at different day times, weather conditions, and seasons. In addition, to enable the entire stack of research capabilities, the dataset includes all data, starting from the sensor-, calibration- and detection data until trajectory and context data. The dataset is continuously expanded and is available online for non-commercial research at https://github.com/kav-institute/imptc-dataset.

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