摘要：车辆类型图像数据集包含 4,356 个图像样本，5 个类别专为车辆类型识别和智能交通系统设计。

数据集简介

数据集概述

车辆类型图像数据集（Vehicle Type Image Dataset, VTID）是一个用于识别图像中车辆类型的数据集。该数据集包含 4,356 个图像样本，可分为 5 个车辆类型类别。数据集专为车辆类型识别、图像分类和计算机视觉研究而设计，支持智能交通系统、自动驾驶、车辆监控和交通管理应用。

数据集包含 4,356 个图像样本，分为 5 个车辆类型类别：

(1) Sedan（轿车）：1,230 张图像；
(2) Pick-up（皮卡）：1,240 张图像；
(3) SUV（运动型多用途车）：680 张图像；
(4) Hatchback（掀背车）：606 张图像；
(5) Other（其他车辆）：600 张图像。

按车辆类型组织，适用于监督学习多类别分类任务。

支持车辆类型识别与分类（5 类）、图像分类、计算机视觉研究、智能交通系统（ITS）、自动驾驶、车辆检测、交通监控、停车场管理、车辆计数、交通流量分析、深度学习模型训练（CNN、ResNet、EfficientNet、YOLO）、目标检测、车辆监控系统、交通管理、道路安全、城市规划、智能城市应用、算法基准测试。该数据集为智能交通和自动驾驶领域提供重要的车辆类型识别资源。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-156
文件大小：130M
原创声明：本数据集为整理作品