《表1 单车类别数量分布：基于目标检测和语义分割共享单车类别与违停检测》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于目标检测和语义分割共享单车类别与违停检测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

由于当前暂无公开的共享单车类别数据集，本文从真实道路监控视频中采集21 552张图片，按照共享单车所属公司对图片中的单车进行标注。基本类别包含ofo单车（ofo）、摩拜单车（mobike）、哈罗单车（hello）、青桔单车（didi），除此之外的共享单车与普通自行车标注为other类。针对真实场景中单车停放过于密集导致相互遮挡十分严重难以识别的问题，本文将密集单车群作为一个整体进行识别，定义为group类。同时将骑行者正在使用的单车与人共同标注为rider类，用于在违停判定阶段中剔除正在被使用的单车。因此构建的共享单车数据集共包含8个类别，类别标记数量共计74 059，不同类别数量分布如表1所示。本文使用开源工具Label Image，以PASCAL VOC目标检测数据集格式进行图片标注，所有标注存储于对应图片名的XML文件中。数据集图片采集自道路监控视频，多为俯视视角拍摄，包含公路、人行街道、集市等多种不同角度和场景，并分别在不同时间段进行采集，包含白天、夜晚、晴天、雨天等多种自然环境，保证了数据集的多样性与可靠性。