🔍 数据结构与内容特色

• 🧱 静态目标：水马、锥桶、地锁、收费闸机、禁停牌、楼层标识等典型障碍物

• 🚶 动态目标与行为：行人靠近、车辆移动、车门开启、宠物通过等自然互动行为

• 📷 图像结构：车载鱼眼相机图像（多角度视野） + 4视图拼接 AVM 图像

• 🛣️ 场景覆盖：住宅区、商业区、工业区、地下/地面停车场、临时路边泊车区域

• 🌗 环境变化：白天/夜晚、晴雨、逆光、光线不足等多种感知挑战条件

⚙️ 数据模态

• 多通道车载鱼眼相机图像（RGB）

• 拼接生成的 AVM 俯视图像

• 多帧视频片段（用于行为与变化建模）

• 标签支持：目标检测、实例分割、行为标签、区域识别（如库位）

🎯 适用场景（包括但不限于）：

• 智能泊车系统训练与验证（如库位检测、泊车安全）

• 近距离障碍物识别与碰撞预警系统（如锥桶/水马/宠物识别）

• 哨兵模式下的人/车/动物行为检测

• 多视图融合感知与时序行为建模

• 多模态视觉模型泛化能力评估与corner case覆盖

🔒 合规说明与使用边界