Nuscenes数据集怎么检测行人

### 使用Nuscenes数据集实现行人检测 #### 安装开发工具包 为了方便操作Nuscenes数据集，建议先通过`pip`安装官方提供的开发工具包（nuscenes-devkit）。这一步骤可以通过命令行执行： ```bash pip install nuscenes-devkit ``` 此工具包提供了多种功能来帮助研究人员更高效地利用该数据集进行研究工作[^1]。 #### 初始化数据集对象 初始化一个`NuScenes`类实例用于访问数据集中存储的信息。下面是一个简单的例子展示如何加载特定版本的数据集并指定本地路径作为根目录： ```python from nuscenes.nuscenes import NuScenes # 加载mini版本的数据集 nus = NuScenes(version='v1.0-mini', dataroot='/path/to/v1.0-mini', verbose=True) ``` 这里需要注意的是，`dataroot`参数应该指向实际存放解压后的数据文件的位置。上述代码片段展示了如何创建一个名为`nus`的对象以便后续调用其方法获取所需信息。 #### 获取行人样本 对于想要专注于行人检测的任务来说，可以从整个场景中筛选出行人的记录。可以遍历所有的annotation条目寻找标记为“pedestrian”的那些项。具体做法如下： ```python import numpy as np from nuscenes.utils.data_classes import Box from pyquaternion import Quaternion def get_pedestrians(nusc, sample_token): """提取给定sample中的所有行人""" my_sample = nusc.get('sample', sample_token) # 查询annotations表单获得当前帧内的所有标注框 annotations_tokens = [] for ann in my_sample['anns']: instance_data = nusc.get('sample_annotation', ann) category_name = instance_data["category_name"] if "human.pedestrian" not in category_name: continue box = Box( instance_data['translation'], instance_data['size'], Quaternion(instance_data['rotation']) ) annotations_tokens.append((box, instance_data)) return annotations_tokens ``` 这段函数接收两个参数：一个是之前定义好的`nusc`对象；另一个是要分析的具体采样时刻(`sample`)对应的唯一标识符(token)。它会返回一组元组列表，其中每个元素都包含了三维边界盒及其关联的属性字典[^2]。 #### 可视化结果 最后，在完成以上准备工作之后就可以尝试绘制这些行人在图像上的投影位置了。虽然完整的可视化过程较为复杂，但是借助于`nusc.render_pointcloud_in_image()`这样的辅助函数可以让这项任务变得简单许多。以下是简化版的例子说明怎样显示带有标注的人群图片： ```python for i, (box, data) in enumerate(get_pedestrians(nus, some_sample_token)): token = data['token'] # 渲染点云在对应相机视角下的投影图 cam_channel = 'CAM_FRONT' # 假设我们只关心前向摄像头捕捉的画面 nus.render_pointcloud_in_image(some_sample_token, pointsensor_channel='LIDAR_TOP', camera_channel=cam_channel, point_color=(1.0, 0.75, 0), render_intensity=False, show_lidarseg_result_on_image=True, selected_anntokens=[token]) ``` 上面这个循环迭代每一个找到的行人，并针对它们分别渲染出一张融合了LiDAR点云与RGB影像的结果图。注意这里的`some_sample_token`应当替换为你感兴趣的某个具体的采样子集令牌值[^3]。