3D目标检测数据集 DAIR-V2X-V

本文主要是介绍3D目标检测数据集 DAIR-V2X-V，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本文分享国内场景3D目标检测，公开数据集 DAIR-V2X-V（也称为DAIR-V2X车端）。DAIR-V2X车端3D检测数据集是一个大规模车端多模态数据集，包括：

22325帧图像数据
22325帧点云数据
2D&3D标注

基于该数据集，可以进行车端3D目标检测任务研究，例如单目3D检测、点云3D检测和多模态3D检测。

该数据集由以下机构联合提供的，有什么问题和联系官方邮箱：Email: dair@air.tsinghua.edu.cn

清华大学智能产业研究院（AIR）

北京市高级别自动驾驶示范区

北京车网科技发展有限公司

百度Apollo

北京智源人工智能研究院

一、数据采集

二、数据标注

三、下载数据集

四、标定参数解析

五、标签解析

六、数据索引信息

七、示例数据效果

一、数据采集

设备型号

Velodyne128 LiDAR

- 采样帧率：10HZ
- 水平FOV：360，垂直FOV：40°，-25°~15°
- 最大探测范围：245m；探测距离精度：<=3cm；最小角分辨率（垂直）：0.11°

Camera

- 图像分辨率：1920x1080

标定和坐标系

完备的车端3D感知需要获取相机和LiDAR传感器数据的相互位置和内外参数等，以建立不同传感器数据间的空间同步。
- LiDAR坐标系
LiDAR坐标系是以LiDAR传感器的几何中心为原点，x 轴水平向前，y 轴水平向左，z 轴竖直向上，符合右手坐标系规则。
- 相机坐标系
相机坐标系是以相机光心为原点，x 轴和y 轴与图像平面坐标系的x 轴和y 轴平行，z 轴与相机光轴平行向前、与图像平面垂直。通过LiDAR到相机的外参矩阵，可以将点从LiDAR坐标系转到相机坐标系。
- 图像坐标系
图像坐标是以相机主点（即相机光轴与图像平面的交点，一般位于图像平面中心）为原点，x 轴水平向右，y 轴水平向下的二维坐标系。相机内参可以实现从相机坐标到图像坐标的投影。

二、数据标注

从车端数据中选择22325帧有效图像+点云多模态数据，利用2D&3D联合标注等技术标注图像和点云多模态数据中的道路障碍物目标的2D和3D框，同时标注了障碍物类别、障碍物3D信息、遮挡和截断等信息。其中DAIR-V2X的3D标注是以LiDAR为坐标系，同时保存如下标注信息：

- 障碍物类别：一共10类，包括行人、机动车等

类型	小汽车	卡车/大货车	面包车/厢式货车	公交车/大型旅客车	行人
英文	Car	Truck	Van	Bus	Pedestrian
类型	自行车	三轮车	摩托车	手推车	交通锥筒
英文	Cyclist	Tricyclist	Motorcyclist	Barrowlist	Trafficcone

- 障碍物截断：从[0, 1, 2]中取值，分别表示不截断、横向截断、纵向截断
- 障碍物遮挡：从[0, 1, 2]中取值，分别表示不遮挡、0%～50%遮挡，50%～100%遮挡
- 2D box：图像中2D bounding box框
- 3D box：点云上3D bounding box，车端基于LiDAR坐标系，路端基于虚拟LiDAR坐标系；包括 (height, width, length, x_loc, y_loc, z_loc, rotation)，其中rotation表示障碍物绕Z轴旋转角度

三、下载数据集

来到官网下载：https://thudair.baai.ac.cn/mycount

下载后的目录如下所示

single-vehicle-side 存放calib、label、data_info.json。

single-vehicle-side-image 存放车端图像数据。

single-vehicle-side-velodyne 存放车端点云数据。

数据文件结构，如下表所示

数据		数据简介
single-vehicle-side	velodyne/xxxxxx.pcd	车端点云数据
	image/xxxxxx.jpg	车端图像数据
	calib/lidar_to_camera/xxxxxx.json	车端LiDAR到Camera的外参文件
	calib/camera_intrinsic/xxxxxx.json	车端Camera的内参文件
	label/camera/xxxxxx.json	标注文件，其中3D标注以相机时间戳为基准贴合图像中的障碍物目标、以LiDAR为坐标系
	label/lidar/xxxxxx.json	标注文件，其中3D标注以LiDAR时间戳为基准贴合点云中的障碍物目标、以LiDAR为坐标系
	data_info.json	数据索引相关信息

四、标定参数解析

在single-vehicle-side/calib/camera_intrinsic目录中，示例文件 000000.json

{"cam_D": [-0.382041, 0.335649, 0.000523, 0.000634, 0.0], "cam_K": [3996.487567, 0.0, 955.58618, 0.0, 3963.430994, 527.646219, 0.0, 0.0, 1.0]}

cam_D是畸变参数；cam_K是3*3的内参矩阵。

在single-vehicle-side/calib/lidar_to_camera目录中，示例文件000000.json

{"rotation": [[0.006283, -0.999979, -0.001899], [-0.005334, 0.001865, -0.999984], [0.999966, 0.006293, -0.005322]], "translation": [[-0.298036], [-0.666812], [-0.516927]]}

rotation是3*3的旋转矩阵；translation是3*1平移向量。

五、标签解析

图像标签：在single-vehicle-side/label/camera目录中，示例文件000000.json

[{"type": "Car", "occluded_state": 0, "truncated_state": 0, "alpha": 0.338885815438449, "2d_box": {"xmin": 0, "ymin": 527.938232, "xmax": 69.723068, "ymax": 637.4556269999999}, "3d_dimensions": {"h": 0.850836, "w": 2.073565, "l": 4.337498}, "3d_location": {"x": 32.83248, "y": 9.513366, "z": -1.261215}, "rotation": -1.615145}]

它的格式Kitti数据集基本是一致的；当然有细微差别。

{"type": type,                         // 障碍物类型"truncated_state": truncated_state,   // 障碍物截断情况：从[0, 1, 2]中取值，分别表示不截断、横向截断、纵向截断 "occluded_state": occluded_state,     // 障碍物遮挡情况：从[0, 1, 2]中取值，分别表示不遮挡、0%～50%遮挡，50%～100%遮挡"alpha": alpha,                       // 观察者视角，从[-pi, pi]中取值"2d_box": {                           // 图像中2D bounding box框"xmin": xmin, "ymin": ymin, "xmax": xmax, "ymax": ymax}, "3d_dimensions": {                    // 3D bounding box长宽高"h": height, "w": width, "l": length}, "3d_location": {                      // 3D bounding box中心点坐标"x": x, "y": y, "z": z}, "rotation": rotation              // 3D bounding box绕中心点z轴正方向为旋转轴，从y轴正方向开始旋转的角度
}

标签共有10类，如下所示。

类型	标签名称
小汽车	Car
卡车/大货车	Trunk
面包车/厢式货车	Van
公交车/大型旅客车	Bus
行人	Pedestrian
自行车	Cyclist
三轮车	Tricyclist
摩托车	Motorcyclist
手推车	Barrowlist
交通锥筒	TrafficCone

点云标签：在single-vehicle-side/label/lidar目录中，示例文件000000.json

[{"type": "Car", "occluded_state": 0, "truncated_state": 0, "alpha": 0.3092128173071816, "2d_box": {"xmin": 0, "ymin": 527.938232, "xmax": 69.723068, "ymax": 637.4556269999999}, "3d_dimensions": {"h": 2.036748, "w": 2.073565, "l": 4.252306}, "3d_location": {"x": 32.84116, "y": 9.75075, "z": -1.040589}, "rotation": -1.578873}]

camera格式和lidar格式是一致的。

六、数据索引信息

在single-vehicle-side/data_info.json文件，是记录数据索引相关信息。

[{"image_path": "image/000000.jpg", "image_timestamp": "1604988999001000", "pointcloud_path": "velodyne/000000.pcd", "point_cloud_stamp": "1604988999006000", "calib_camera_intrinsic_path": "calib/camera_intrinsic/000000.json", "calib_lidar_to_camera_path": "calib/lidar_to_camera/000000.json", "label_camera_std_path": "label/camera/000000.json", "label_lidar_std_path": "label/lidar/000000.json"},

{"image_path": "image/000001.jpg", "image_timestamp": "1604989000204000", "pointcloud_path": "velodyne/000001.pcd", "point_cloud_stamp": "1604989000206000", "calib_camera_intrinsic_path": "calib/camera_intrinsic/000001.json", "calib_lidar_to_camera_path": "calib/lidar_to_camera/000001.json", "label_camera_std_path": "label/camera/000001.json", "label_lidar_std_path": "label/lidar/000001.json"},

{"image_path": "image/000002.jpg", "image_timestamp": "1604989078801000", "pointcloud_path": "velodyne/000002.pcd", "point_cloud_stamp": "1604989078805000", "calib_camera_intrinsic_path": "calib/camera_intrinsic/000002.json", "calib_lidar_to_camera_path": "calib/lidar_to_camera/000002.json", "label_camera_std_path": "label/camera/000002.json", "label_lidar_std_path": "label/lidar/000002.json"},

对于的格式如下：

类型	字段	含义
camera	`image_path`	图像路径
camera	`image_timestamp`	图像时间戳
lidar	`pointcloud_path`	点云路径
lidar	`pointcloud_timestamp`	点云时间戳
label	`label_lidar_path`	以点云时间戳为基准标注结果路径
label	`label_camera_path`	以图像时间戳为基准标注结果路径
calib	`calib_lidar_to_camera_path`	LiDAR坐标系到相机坐标系参数路径
calib	`calib_lidar_to_novatel_path`	LiDAR坐标系到NovAtel坐标系参数路径
calib	`calib_novatel_to_world_path`	NovAtel坐标系到世界坐标系参数路径
calib	`calib_camera_intrinsic_path`	相机参数路径
cooperative	`batch_id`	数据片段编号：车端与路端共享相同的batch_id
cooperative	`intersection_loc`	数据采集所在路口名称
cooperative	`batch_start_id`	数据片段起始编号
cooperative	`batch_end_id`	数据片段结束编号