兰州市作为典型的河谷型城市，其独特的地理环境和复杂的交通布局为交通管理带来了极大的挑战。为了应对这一挑战，本文构建了一个针对复杂场景下河谷型城市交通路口的视频流数据集。该数据集涵盖了兰州市内多个关键交通路口的视频监控数据，包括不同时间段 (如早高峰、平峰时段)、不同天气条件 (如晴天、雾天等)、不同交通状况 (如拥堵、畅通等)、不同光照条件 (如光线昏暗、光线充足等)下的视频流数据。在数据处理方面，本文对视频数据进行了精细化的标注和分类，包括车辆类型、车辆所在车道等方面。该数据集旨在通过提供丰富多样的交通路口视频数据，为智能交通系统的研发、交通拥堵治理、交通事故预防等方面提供有力的数据支持。
数据集的视频数据来源于兰州市内部分路口的道路监控；图片数据来源于视频数据，以 30 秒为间隔，选取视频中的部分帧，将视频转换为图片；图片标注文件使用LabelImg工具标注。
使用LabelImg标注工具对图片进行标注，标注方法如下：选择YOLO方式对图片中的车辆进行标注，车辆的标注特征分为车道和车型。其中，车型分为S、M和L。S为小型车辆，指明显小于M型的车辆，比如三轮车、摩托车、自行车等；M为中型车辆，比如家庭汽车，出租车等；L为大型车辆，指明显大于M型的车辆，比如公交车，大货车，大客车等。车道划分是指在选取的图片中从左至右依次为1，2，3，4，5车道。
本文对交通监控视频数据进行分析和应用之前，进行了以下数据质量控制和评估： (1)视频数据的完整性和可用性检查。首先检查视频是否完整记录了指定时间段内的交通情况，以及视频文件是否存在损坏或丢失的情况。经检查，本文监控视频数据集中，监控视频完整，无缺失或损坏的部分。 (2)清晰度评估。视频的清晰度是数据质量的重要方面。本文通过观察视频中的车辆、目标的细节清晰度来评估。经检查，本文监控视频数据集中，3号陇西路口以及4号硷沟沿工林路存在有雾情况视频较为模糊，其余监控视频数据集分辨率高且没有模糊现象，不会影响后续的识别和分析工作。 (3)稳定性检查。视频的稳定性是数据质量的关键指标。经检查，本文监控视频数据集不存在抖动、倾斜等问题。 (4)帧图片标注工作校验。对标注结果的准确性和一致性进行检查，以确保标注结果的可靠性。经检查，本文帧图片标注准确无误。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 62262038 | 复杂地质环境下桥梁综合形变监测方法与性能退化预测模型研究 | 国家自然科学基金 |
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CSTR:11738.11.NCDC.LZJTU.DB6447.2024
10.12072/ncdc.lzjtu.db6447.2024
