Tổng quan: Với thực trạng giao thông đô thị Việt Nam đang gặp rất nhiều vấn đề bức thiết như: mật độ tham gia giao thông dày đặc, cơ sở hạ tầng chưa đáp ứng được lưu lượng phương tiện, thì việc đưa ra các phương án bao quát mang tính ổn định lâu dài luôn nhận được rất nhiều sự quan tâm từ cộng đồng. Trong những năm gần đây, các thiết bị bay không người lái (UAV) ngày càng phổ biến và có nhiều ứng dụng trong phát triển thành phố thông minh. Với tiền đề đó, nhóm nghiên cứu đã xây dựng và công bố bộ dữ liệu UIT-CVID21 gồm 10K ảnh, cho 4 lớp đối tượng bus, car, truck, van. UIT-CVID21 ghi lại hình ảnh các phương tiện giao thông bằng camera gắn trên UAV (Drone). Hình ảnh toàn cảnh ghi nhận thực trạng của giao thông Việt Nam, cung cấp thêm các thông tin hữu ích, có tiềm năng lớn hỗ trợ cho các hệ thống phân tích và giám sát giao thông từ trên không. Các phân tích và đánh giá ban đầu đã được trình bày trong bài báo, đây sẽ là cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo của chúng tôi.
Bài báo: Trịnh Thị Thanh Trúc, Võ Duy Nguyên, Nguyễn Tấn Trần Minh Khang, Phân loại phương tiện giao thông trong không ảnh
Đường dẫn bộ dữ liệu tại đây
Chú thích: Bộ dữ liệu phân loại phương tiện giao thông Việt Nam, gồm 4 lớp: Bus, Car, Truck, Van. Bao các tập Huấn luyện: 7,706 (Bus: 449, Car: 5,166, Truck: 1,281,Van: 810); Tập kiểm thử: 2,294 (Bus: 553, Car: 1,018, Truck: 314, Van: 406)
