本田公佈104小時駕駛行為資料集：時間不長但勝在全面 | 附相關資源彙總
曉查 整理編譯
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
本田最近與波士頓大學合作，公佈了在舊金山灣區採集的104小時**駕駛行為資料集，總體積大約150GB。
雖然駕駛視訊的時間不長（伯克利DeepDrive專案類似資料集視訊長達1000小時），但本田收集的資料包含了汽車多個維度的資料，可以說是“比我長的沒我全面”。
論文地址：
https://arxiv.org/pdf/1811.02307.pdf
資料集內容
在這150GB的資料集中，本田收集了包括GPS、影象、鐳射雷達、汽車導航、司機駕駛行為等方面的資訊，主要通過以下裝置獲取：
3個攝像頭：記錄影像最終被壓縮成1280*720解析度、30fps；
1個水平鐳射雷達：水平視角360度，垂直視角26.9度；
1個汽車動力運動分析器：記錄陀螺儀、加速計和GPS訊號；
1個汽車控制器區域網路（CAN）：記錄油門角度、剎車壓力、輪胎角度、偏航率和速度等資訊。
然後本田對駕駛場景做了4層註釋方案，開源軟體ELAN對視訊進行註解：
目標方向行為：綠色標註，比如上圖中的打左轉方向；
刺激驅動行為：紫色標註，比如路上看到行人或前車的停車行為；
原因：紅框在視訊中標出導致停車的原因；
關注：交通參與者（比如路邊行人）對駕駛員行為可能產生的影響。與其他類似資料集的對比。
與其他類似資料集的對比
除了本田以外，廈門大學和上海交大最近也開源過一個數據集DBNet（Driving Behavior），該資料集基於研究者之前發表的一篇被CVPR收錄的論文：
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Chen_LiDAR-Video_Driving_Dataset_CVPR_2018_paper.pdf
另外還有KITTI、comma.ai、BDD-Nexar等一系列駕駛行為資料集。
從上表中可以看出，本田的資料集雖然視訊時長不及伯克利的BDD-Nexar，但其優勢在於資料種類全、覆蓋各種駕駛場景。
駕駛行為資料集資源
本田資料需要教育使用者以學校郵箱發郵件至[email protected]索取，本田在審查後將會把資料鏈接和密碼傳送到你的郵箱。
DBNet資料集目前已經在Github上開源，需要安裝TensorFlow：
https://github.com/driving-behavior/DBNet
KITTI下載地址：
https://github.com/navoshta/KITTI-Dataset
comma.ai下載地址：
https://github.com/commaai/research
伯克利DeepDrive專案資料集：
http://bdd-data.berkeley.edu
— 完 —
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