交通违法拍照数据集，可识别接打电话，不系安全带的行为，支持YOLO，COCO JSON，VOC XML格式的标注数据集 最高正确识别率可达88.6%

交通违法拍照数据集

数据集概述

• 数据来源：交通监控摄像头、执法记录仪、公开数据集
• 数据类型：图像、视频、元数据（时间、地点、车辆信息）
• 违法类型标注：接打电话、未系安全带

数据采集与标注方法

• 采集设备：高清摄像头、红外摄像头、多角度拍摄
• 标注规范：边界框（Bounding Box）、关键点（如安全带位置）、行为分类标签

数据集一共有三个标签：

mobile person seatbelt

由于个别设备采集像素较低导致图片比较模糊，但都已经做过标注。

数据集：

    训练集 7392张     验证集 866张    测试集 288张

图片分辨率 :  640x640 

模型训练与评估

• 目标检测模型：YOLOv5、Faster R-CNN

 

应用场景与挑战

• 实时检测：嵌入式设备部署、低延迟要求
• 隐私保护：数据脱敏、匿名化处理
• 法律合规：数据使用权限、标注合法性

未来研究方向

• 小样本学习：解决标注数据不足问题
• 多模态融合：结合音频、传感器数据提升准确率
• 边缘计算：优化模型以适应移动端部署

 数据集下载地址：

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