该研究介绍了当前最全面的交互式动作数据集，包含超过 100,000 个场景，用于发展动作规划模型与提供强大的基线模型来对单独或多个交互式对象进行预测，并提供了新的度量方法。

Apr, 2021

介绍了 Honda Research Institute Driving Dataset（HDD），这是一个挑战性数据集，包括 104 小时的人类真实驾驶行为。同时还提出了一种新的注释方法来研究未剪辑数据序列中的驾驶行为，通过训练和测试基线算法，展示了所提出任务的可行性。

Nov, 2018

通过使用无人机记录道路使用者的自然行为，我们提出了一个综合的，大规模的城市十字路口数据集，其中包含来自德国四个路口的超过 11500 个使用者，包括车辆，自行车手和行人。该数据集可用于非商业研究。

Nov, 2019

本文呈现了用于自动驾驶关键方面的新数据集，介绍了交通参与者行为的可变性，并展示了天气条件、地理位置、交通和人口统计学等因素如何影响交通行为及场景的视觉复杂度。地面真相数据传达了有关参与者位置（边界框）、物理条件（例如照明和速度）和各参与方的行为的信息。

Sep, 2016

介绍了语义视频数据集 Highway Driving dataset 和基于时间相关性的基线算法，提高了实时应用的语义分割效果。

Nov, 2020

本文提出了一种新的旨在针对非结构化驾驶环境的 IDD 数据集，其中包括来自印度道路的 10,004 幅图像，涵盖了 34 个类别的精细注释，建议使用四级标签层次结构以适应不同训练方法，而现有的语义分割方法在 IDD 数据集上的准确度表现不佳。

Nov, 2018

自动驾驶中，理解车辆与周围环境的社交互动行为并预测其轨迹的能力对道路安全至关重要。为了克服神经网络方法在车辆轨迹预测中缺乏可解释性的问题，本文结合离散选择模型的可解释性与神经网络模型的高准确性，提出了一种能解释其预测结果而不降低准确度的模型，并通过使用 INTERACTION 数据集进行实现和评估，证明了该模型的有效性。

Aug, 2023

基于黑盒人工智能模型，本研究介绍了一种新的多模态自我中心数据集 Rank2Tell，用于评估重要性等级和解释重要性的原因。通过各种视觉问题回答，该数据集提供了复杂交通场景中各种重要对象的密集注释，为研究视觉场景理解等相关领域的学者提供了宝贵资源。同时，我们引入了一种联合模型，用于联合评估重要性等级的排序和自然语言描述生成，以对我们的数据集进行定量评估。

Sep, 2023

本研究综述了车辆对基础设施（V2I）、车辆对车辆（V2V）和车辆对一切（V2X）的协作感知数据集，重点关注用于自动驾驶车辆感知任务的大规模基准的最新发展。该论文系统地分析了各种数据集，比较了它们在多样性、传感器设置、质量、公开可用性和对下游任务的适用性等方面，同时突出了领域转移、传感器设置限制以及数据集多样性和可用性方面的关键挑战。强调了在数据共享和数据集创建方面解决隐私和安全问题的重要性。结论强调了需要全面、全球可访问的数据集以及技术和研究社区的协作努力来克服这些挑战，并充分发挥自动驾驶的潜力。

Apr, 2024

本研究关注应用先进的技术方法提高交通事故的检测，通过引入一种创新的综合数据集来增强智能城市中的计算机视觉和动作识别系统，旨在填补现有研究的空白，提供用于交通事故检测的基准数据集，以推动学术研究并提升实时事故检测应用，从而实现更安全、更高效的智能城市环境的发展。

Jan, 2024