本数据集合为海量车载智能网联设备实时采集的交通道路信息，经AI算法识别、脱敏处理后形成交通标识，覆盖以下四大类交通场景标识，并通过空间坐标​ 定义每个标注要素的地理范围：交通信号控制类（含交通信号灯、方向指示灯、普通灯、数字灯等动态信号相关标识）,道路指示类（含车道指示、行驶指示等基础道路指引标识）,交通限制类（含禁止通行区域、限制标志、让行标志等管理性约束标识）,交通设施类（停车区类），适用于地图服务商数据更新、智驾模型训练。

原始数据：部标机、行车记录仪、智能后视镜等车载终端采集的道路图片(jpg文件)，采集元信息，通过网络上传服务器。 加工流程：①采集端：终端内置初筛模块，过滤模糊/遮挡/无关图片；②数据治理端：对候选数据清洗（去重）、校验（完整性/时效性），同步脱敏隐私信息（如模糊人脸/车牌）；③算法端：YOLOv8模型识别四大类交通标识，输出交通标识编码标签及定义标注标识区域的多边形边界坐标。 加工后数据说明 加工后数据包含结构化表格数据(xlsx文件)与空间标注文件(json文件)两部分，具体如下： 结构化表格数据：整合原始数据与加工生成的元数据，字段属性定义为： 原始字段（直接继承自采集端）：文件名称、采集时间、采集省份、采集城市、图片存储路径； 加工字段：交通信号标志标注文件路径（指向对应json文件） 空间标注文件：每个图片对应一个json格式的标注文件 脱敏规则：去除所有可关联个人的信息（如车牌、人脸信息）。数据生成严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》《汽车数据安全管理若干规定（试行）》等国家标准，确保数据合规性。

电子地图数据更新：交通标志数据可作为电子地图数据更新的重要数据源。电子地图需要实时、准确地反映道路上的交通标志信息，以帮助用户合理规划出行路线。本数据集合中的各类交通标识，如指示标志、禁止标志、警告标志和限令标志等，能够为电子地图提供最新的道路交通信息。例如，当道路上新增了禁止掉头标志或修改了禁行标志，通过本数据集合可以及时获取这些变化，并更新到电子地图中，确保用户获取到准确的导航信息。 智驾训练数据集：在智能驾驶领域，交通标志的准确识别是保障行车安全的关键环节。本数据集合中的海量交通标志数据，经过AI算法识别和脱敏处理，具有较高的准确性和可靠性，可作为智驾模型的训练数据集。通过对这些数据的学习，智驾模型能够更好地识别道路上的各种交通标志，从而做出正确的决策，如根据限速标志调整车速、根据禁止标志避免违规行为等，提高智能驾驶系统的安全性和稳定性。

样例数据包含表格数据、图片文件数据、json文件数据，完整样例数据见附件。 以下是表格数据 图片路径 采集时间 采集省份 采集城市 交通信号标志标注文件路径 ./data/1cf180f3-816b-4b29/1758011515909_16909.jpg 2025年9月 北京市 北京市 ./label/1cf180f3-816b-4b29/1758011515909_16909.json ./data/1cf180f3-816b-4b29/1758011517746_18746.jpg 2025年9月 北京市 北京市 ./label/1cf180f3-816b-4b29/1758011517746_18746.json ./data/3bc8d22d-9c60-4ccc/1758076221703_48703.jpg 2025年9月 浙江省 湖州市 ./label/3bc8d22d-9c60-4ccc/1758076221703_48703.json 附件下载

一、本申请数据由xlsx、jpg、json格式文件组成，下面是各文件内容 1、xlsx格式结构化表格字段 字段名 数据类型 描述 示例 图片路径 文字 道路图片的存储路径,与jpg文件一一对应 ./data/3bc8d22d-9c60-4ccc/1758076221703_48703.jpg 采集时间 文字 采集图片的时间 2025年9月 采集省份 文字 采集图片的省份 浙江省 采集城市 文字 采集图片的城市 湖州市 交通信号标志标注文件路径 文字 标注文件路径,与json文件一一对应 ./label/3bc8d22d-9c60-4ccc/1758076221703_48703.json 2、jpg格式道路图片文件 存储实际道路场景的视觉数据，是数据存证的原始视觉依据 3、标注文件json 每个图片对应一个json格式的标注文件，用于定义交通标识的空间位置与语义标签 二、文件间关联性（基于图片路径作为唯一标识） 本数据结构中，图片路径既是图片的存储路径（指向jpg文件），也是贯穿三类文件的核心关联字段，通过其一致性与指向性，实现xlsx表格数据、图像、标注三者的绑定关系