汽車智能座艙系統(tǒng)與應(yīng)用 課件 5-1 了解常見智能座艙的數(shù)據(jù)集

能力模塊五

掌握智能座艙中數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)的應(yīng)用任務(wù)一

了解常見智能座艙的數(shù)據(jù)集作為智能座艙工程師實習(xí)生，主管現(xiàn)在需要你去做一些數(shù)據(jù)采集的工作，你需要先自己查找有關(guān)智能座艙數(shù)據(jù)集的資料，先觀察已有的成熟的數(shù)據(jù)集的制作模式與成品。任務(wù)引入Tasktointroduce01圖像數(shù)據(jù)集認知02語音數(shù)據(jù)集認知目錄

CONTENTS03文本數(shù)據(jù)集認知圖像數(shù)據(jù)集認知PART0101圖像數(shù)據(jù)集認知這個數(shù)據(jù)集包含213,659

張圖片，這些圖片是從15個筆記本攝像頭上采集下來的，整個采集周期持續(xù)了好幾個月，包含了各種光照場景，作者手工標注了37,667張人臉的6個關(guān)鍵點和瞳孔數(shù)據(jù)。

MPIIGaze數(shù)據(jù)集是一個人眼注視識別數(shù)據(jù)集。01圖像數(shù)據(jù)集認知該數(shù)據(jù)集包含552,992個樣本，分為18類手勢。注釋由帶有手勢標簽的手的邊界框和領(lǐng)先手的標記組成。HaGRID手勢識別數(shù)據(jù)集

HaGRID數(shù)據(jù)集種類非常豐富，包含one、two、OK等18種常見的通用手勢，標注了手勢框和手勢類別標簽，可以用于圖像分類或圖像檢測等任務(wù)。該數(shù)據(jù)集中主要是有關(guān)駕駛員在駕駛汽車的過程中會出現(xiàn)的幾種駕駛分心所采集的圖片，該數(shù)據(jù)集主要采集了駕駛分心中幾種典型的駕駛分心動作：左/右手玩手機、左/右手持通電話、調(diào)節(jié)多媒體、喝水、向后座伸手拿東西、化妝、與其他乘客交談。StateFarmDistractedDriverDetection數(shù)據(jù)集是幾年前kaggle舉辦的有關(guān)圖像分類的比賽。01圖像數(shù)據(jù)集認知StateFarmDistractedDriverDetection語音數(shù)據(jù)集認知PART02

該語料庫包含100條中文導(dǎo)航相關(guān)文本語料，語料內(nèi)容包括導(dǎo)航控制、地點查詢、POI（興趣點）等。02語音數(shù)據(jù)集認知中文導(dǎo)航語料庫中文車載朗讀音頻數(shù)據(jù)集：該數(shù)據(jù)集包含了8個小時的中文普通話朗讀音頻和轉(zhuǎn)寫文本，內(nèi)容為車載環(huán)境下的綜合語料，包含8480個由38名說話人提供的句子。

該數(shù)據(jù)集包含了5個小時的廣式粵語朗讀音頻和轉(zhuǎn)寫文本。02語音數(shù)據(jù)集認知粵語車載朗讀音頻數(shù)據(jù)集內(nèi)容為車載環(huán)境中的數(shù)字串與命令控制，包含6219條由10名說話人提供的語料。02語音數(shù)據(jù)集認知希爾貝殼中文普通話語音數(shù)據(jù)庫AISHELL-2的語音時長為1000小時，其中718小時來自AISHELL-ASR0009-[ZH-CN]，282小時來自AISHELL-ASR0010-[ZH-CN]。錄音文本涉及喚醒詞、語音控制詞、智能家居、無人駕駛、工業(yè)生產(chǎn)等12個領(lǐng)域。錄制過程在安靜室內(nèi)環(huán)境中，同時使用3種不同設(shè)備：高保真麥克風(fēng)（44.1kHz，16bit）；Android系統(tǒng)手機（16kHz，16bit）；iOS系統(tǒng)手機（16kHz，16bit）。AISHELL-2開源中文語音數(shù)據(jù)庫

包含6408位來自中國不同地區(qū)的說話人、總計1505小時時長共3萬條語音、經(jīng)過人工精心標注的中文普通話語料集可以對中文語音識別研究提供良好的數(shù)據(jù)支持。02語音數(shù)據(jù)集認知Aidatatang經(jīng)過專業(yè)語音校對人員轉(zhuǎn)寫標注，并通過嚴格質(zhì)量檢驗，句標注準確率達98%以上，是行業(yè)內(nèi)句準確率的最高標準。文本數(shù)據(jù)集認知PART0303文本數(shù)據(jù)集認知Kaggle數(shù)據(jù)集Kaggle是由聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官安東尼·高德布盧姆（AnthonyGoldbloom）2010年在墨爾本創(chuàng)立的，主要為開發(fā)商和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供舉辦機器學(xué)習(xí)競賽、托管數(shù)據(jù)庫、編寫和分享代碼的平臺。03文本數(shù)據(jù)集認知Amazon數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)源包含多個不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集，如公共交通、生態(tài)資源、衛(wèi)星圖像等。網(wǎng)頁中也有一個搜索框來幫助用戶尋找想要的數(shù)據(jù)集，包含所有數(shù)據(jù)集的描述和使用示例，信息豐富且易于使用。03文本數(shù)據(jù)集認知UCI機器學(xué)習(xí)資源庫

這是一個來自加州大學(xué)信息與計算機科學(xué)學(xué)院的大型資源庫，包含100多個數(shù)據(jù)集。用戶可以找到單變量和多變量時間序列數(shù)據(jù)集，分類、回歸或推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集。有些UCI的數(shù)據(jù)集已經(jīng)是被清洗過的。03文本數(shù)據(jù)集認知VisualDataVisualData包含一些可以用來構(gòu)建計算機視覺（CV）模型的大型數(shù)據(jù)集。用戶可以通過特定的CV主題查找特定的數(shù)據(jù)集，如語義分割、圖像標題、圖像生成，甚至可以通過解決方案（自動駕駛汽車數(shù)據(jù)集）查找特定的數(shù)據(jù)集。1、以小組為單位，對各組的操作過程與操作結(jié)果進