自动驾驶场景车辆未来行驶方向预测数据集_Autonomous_Driving_Scenario_Vehicle_Future_Direction_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：自动驾驶, 场景理解, 车辆行为预测, 计算机视觉, 深度学习, 文本描述, 图像分析, 数据融合
数据概述：
该数据集包含基于图像的自动驾驶场景描述数据，用于预测车辆未来的行驶方向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态场景分析的数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为城市道路或交通场景。
数据维度：数据集包括ID和Description两个字段。其中，ID为场景唯一标识符，Description为对图像场景的文本描述，详细说明了道路、交通信号灯、车辆和其他环境因素，并预测了车辆未来的行驶方向。
数据格式：数据集提供CSV格式的文本描述文件（future_position_descriptions.csv）和Numpy格式的嵌入向量文件（embeddings.npy），方便进行文本分析、图像特征提取和模型训练。
来源信息：数据来源于自动驾驶相关的公开数据集或项目，已进行场景描述的标注和整理。
该数据集适合用于自动驾驶场景理解、车辆行为预测和决策规划等方面的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理等交叉领域的学术研究，如基于文本的场景理解、多模态数据融合、未来轨迹预测等。
行业应用：为自动驾驶汽车制造商和技术提供商提供数据支持，尤其在车辆行为预测、路径规划、安全决策等方面具备实用性。
决策支持：支持自动驾驶系统的风险评估、行为预测和决策制定，帮助提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。
教育和培训：作为自动驾驶、人工智能和计算机视觉等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解自动驾驶场景分析和预测技术。
此数据集特别适合用于探索如何基于场景描述预测车辆未来的行驶方向，从而提高自动驾驶系统的环境感知和决策能力。
