RoadSens-4M: A Multimodal Smartphone & Camera Dataset for Holistic Road-way Analysis
作者: Amith Khandakar, David Michelson, Shaikh Golam Rabbani, Fariya Bintay Shafi, Md. Faysal Ahamed, Khondokar Radwanur Rahman, Md Abidur Rahman, Md. Fahmidun Nabi, Mohamed Arselene Ayari, Khaled Khan, Ponnuthurai Nagaratnam Suganthan
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-29
💡 一句话要点
RoadSens-4M：提出一个多模态智能手机与相机数据集，用于全面的道路分析。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 道路质量评估 多模态数据集 智能手机传感器 地理信息系统 道路安全 智能交通系统 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有道路质量评估方法缺乏高质量、标准化的数据集，限制了相关研究的进展。
- 该论文提出RoadSens-4M数据集，整合了智能手机传感器数据、GIS信息、天气数据和道路视频，提供全面的道路状况信息。
- RoadSens-4M数据集旨在促进交通管理、基础设施建设、道路安全和城市规划等领域的研究和创新。
📝 摘要（中文）
为了提高道路安全性并改善道路状况，监测道路问题（如颠簸和坑洼）至关重要。智能手机配备的各种内置传感器提供了一种经济高效且直接的评估道路质量的方法。然而，由于缺乏高质量、标准化的数据集，该领域的进展一直缓慢。本文介绍了一个新的数据集，该数据集由移动应用程序创建，该应用程序从GPS、加速度计、陀螺仪、磁力计、重力传感器和方向传感器等设备收集传感器数据。该数据集是少数几个将地理信息系统（GIS）数据与天气信息和道路状况视频片段相结合的数据集之一，从而提供了对具有地理背景的道路问题的全面理解。该数据集通过编译包括车速、加速度、旋转速率和磁场强度在内的基本数据，以及GIS、天气和视频数据提供的视觉和空间背景，可以更清晰地分析道路状况。其目标是为加强交通管理、基础设施建设、道路安全和城市规划的举措提供资金。此外，该数据集将公开提供，以促进智能交通系统中进一步的研究和创新。
🔬 方法详解
问题定义：现有道路质量评估方法依赖于人工巡检或专业设备，成本高昂且效率低下。利用智能手机传感器进行道路质量评估是一种经济高效的替代方案，但缺乏高质量、标准化的多模态数据集，阻碍了相关算法的开发和性能提升。现有数据集通常只包含单一模态的数据，例如传感器数据或图像数据，难以进行全面的道路分析。
核心思路：RoadSens-4M数据集的核心思路是整合多种模态的数据，包括智能手机传感器数据（GPS、加速度计、陀螺仪等）、GIS信息、天气数据和道路视频，从而提供对道路状况的全面理解。通过将传感器数据与视觉信息和地理位置信息相结合，可以更准确地识别和评估道路问题。
技术框架：RoadSens-4M数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 数据采集：使用移动应用程序收集智能手机传感器数据和道路视频。2) 数据同步：将不同模态的数据进行时间同步，确保数据的一致性。3) 数据标注：对道路视频进行标注，识别道路问题（如坑洼、裂缝等）。4) 数据整合：将传感器数据、GIS信息、天气数据和标注信息整合到统一的数据集中。
关键创新：RoadSens-4M数据集的关键创新在于其多模态性，它整合了智能手机传感器数据、GIS信息、天气数据和道路视频，从而提供了对道路状况的全面理解。与现有数据集相比，RoadSens-4M数据集包含更丰富的信息，可以用于开发更准确、更鲁棒的道路质量评估算法。
关键设计：RoadSens-4M数据集的关键设计包括：1) 传感器数据的采样频率：选择合适的采样频率以平衡数据量和信息量。2) 视频数据的分辨率和帧率：选择合适的分辨率和帧率以保证视频质量和计算效率。3) 数据标注的规范：制定清晰的数据标注规范以保证标注质量和一致性。4) 数据集的存储格式：选择合适的存储格式以方便数据的访问和处理。
📊 实验亮点
RoadSens-4M数据集包含超过400万个数据点，涵盖多种道路状况和天气条件。该数据集的公开可用性将促进道路质量评估算法的开发和性能提升，并为智能交通系统的研究和应用提供有力支持。具体性能数据和对比基线将在后续研究中进行评估。
🎯 应用场景
RoadSens-4M数据集可广泛应用于智能交通系统、道路维护和城市规划等领域。例如，可以利用该数据集开发自动化的道路质量评估系统，及时发现和修复道路问题，提高道路安全性。此外，该数据集还可以用于优化交通流量、改善基础设施建设和制定更合理的城市规划。
📄 摘要（原文）
It's important to monitor road issues such as bumps and potholes to enhance safety and improve road conditions. Smartphones are equipped with various built-in sensors that offer a cost-effective and straightforward way to assess road quality. However, progress in this area has been slow due to the lack of high-quality, standardized datasets. This paper discusses a new dataset created by a mobile app that collects sensor data from devices like GPS, accelerometers, gyroscopes, magnetometers, gravity sensors, and orientation sensors. This dataset is one of the few that integrates Geographic Information System (GIS) data with weather information and video footage of road conditions, providing a comprehensive understanding of road issues with geographic context. The dataset allows for a clearer analysis of road conditions by compiling essential data, including vehicle speed, acceleration, rotation rates, and magnetic field intensity, along with the visual and spatial context provided by GIS, weather, and video data. Its goal is to provide funding for initiatives that enhance traffic management, infrastructure development, road safety, and urban planning. Additionally, the dataset will be publicly accessible to promote further research and innovation in smart transportation systems.