本数据集包含中国交通警察手势图像，涵盖直行、变道、左转弯、左转弯待转、靠边停车、右转弯、减速慢行和停止等指令。基于Swin Transformer模型，利用深度学习自动提取特征并输出分类标签和置信度，支持交通手势的智能识别与响应。
数据集信息
编号：Dataset-23
大小：790M
整理：Bob
法律声明
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数据集概览
数据图像：
图1 样本图像
数据类型：
表1 数据类型与格式
数据规模：
（1）数据集划分饼图
图2 数据集划分饼图
数据集类别
表3 类别定义
数据集来源
表4 数据集来源与说明
数据集用途
本数据集用于中国交通警察手势图像的分类模型训练与验证，涵盖直行、变道、左转弯、左转弯待转、靠边停车、右转弯、减速慢行和停止等指令。可应用于以下研究与开发方向：
（1）模型训练：支持基于深度学习的图像分类模型（如ResNet50、VGG16、Swin Transformer）进行交通警察手势图像特征学习。
（2）性能评估：用于测试模型在交通警察手势分类任务中的准确率、召回率、F1值等指标。
（3）特征分析：研究不同手势指令在图像特征、细节变化等方面的差异。
（4）系统开发：为交通警察手势识别系统、智能交通管理平台及应急响应系统提供数据支持。
数据集须知
（1）数据来源：基于公开的中国交通警察手势图像数据集，仅限科研与教学用途。
（2）数据结构：包含训练集与测试集，分为八类样本（直行、变道、左转弯、左转弯待转、靠边停车、右转弯、减速慢行、停止）。
（3）文件格式：图像文件为.jpg格式（按类别文件夹组织），文件命名与类别标签严格对应。
（4）使用要求：需遵守交通图像数据隐私与伦理保护相关规定，引用时须注明数据来源。
（5）适用范围：适用于交通警察手势图像识别、分类、特征提取及智能交通系统研究。
数据集性能
训练与验证准确率和损失曲线：
图3 训练与验证准确率和损失曲线线
训练精度和验证精度逐渐稳定且保持较高水平，验证精度紧随其后，表明模型具备良好的泛化能力，未发生过拟合。训练损失快速下降并趋于平稳，验证损失维持在较低水平，显示出模型训练有效，且无明显误差或过拟合。
混淆矩阵热力图：
图4 混淆矩阵热力图
混淆矩阵显示所有类别的对角线值为1.00，表明每个手势指令（如直行、变道、左转弯等）都被准确分类。非对角线值为0，说明没有误分类，模型能够完美区分各手势指令。
各类的分类性能评估：准确率、精确率、召回率与F1分数图
图5 各类的分类性能评估：准确率、精确率、召回率与F1分数图
该系统在所有类别上实现了完美的分类效果，准确率、精确度、召回率和F1分数均为1.00，表明模型在每个类别的识别中没有误分类，能够准确识别所有样本，且在精确度与召回率之间保持了良好的平衡。
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官方声明
（1）实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
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