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NVIDIA开放3.3TB智能空间多摄像头追踪数据集

【免费下载链接】PhysicalAI-SmartSpaces项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/nvidia/PhysicalAI-SmartSpaces

NVIDIA近日宣布开放PhysicalAI-SmartSpaces数据集，这是一个规模达3.3TB的大规模智能空间多摄像头追踪数据集，旨在推动多摄像头追踪（MTMC）和2D/3D目标检测技术的发展。

行业现状

随着计算机视觉技术的快速发展，智能空间（Smart Spaces）应用需求激增，涵盖智慧仓储、智能零售、智慧医院等多个领域。然而，高质量、大规模的多摄像头追踪数据集一直是行业痛点。现有数据集普遍存在场景单一、摄像头数量有限、标注信息不完整等问题，制约了相关算法的训练与优化。据行业分析，缺乏标准化大型数据集已成为多摄像头感知技术落地的主要瓶颈之一。

数据集核心亮点

PhysicalAI-SmartSpaces数据集通过NVIDIA Omniverse平台 synthetically生成（ synthetically generated），具有以下显著优势：

规模与多样性突破

数据集包含MTMC_Tracking_2024和MTMC_Tracking_2025两个版本，总时长超过250小时，覆盖近1500个摄像头视角。其中2025版本更是达到3.3TB，包含23个场景、42小时视频和504个摄像头数据，涵盖仓库、实验室、医院等多种室内场景，满足不同应用场景的算法训练需求。

丰富的标注信息

数据集提供了全面的标注信息，包括2D和3D边界框、多摄像头追踪ID、3D位置、3D边界框尺度和旋转角度等。2025版本采用JSON格式标注，每个帧都包含详细的目标类型、ID、3D位置及边界框信息，同时提供深度图（depth maps）数据，为精准的空间感知模型训练奠定基础。

严谨的标定与同步

所有摄像头数据均经过严格的时间同步和标定，提供完整的相机内参矩阵、外参矩阵和单应性矩阵。2025版本还新增了全局坐标系转换信息，确保跨摄像头目标追踪的准确性，解决了多摄像头协同感知中的关键技术挑战。

多目标类别覆盖

除了2481个行人目标外，2025版本还新增了叉车、NovaCarter、Transporter等多种工业设备目标，总计363个不同类型的追踪目标，大大扩展了数据集的应用范围，支持人与机器协同场景下的复杂感知任务。

技术架构与应用场景

数据集采用层次化目录结构，包含videos、depth_maps、ground_truth.json、calibration.json等文件，便于研究人员高效使用。其应用场景广泛：

在智慧仓储领域，可用于训练机器人与人类协同工作的安全监控系统；在智能零售场景，能支持顾客行为分析和店内动线优化；在智慧医院环境，则可实现医疗设备追踪和医护人员工作流程分析。特别是3D边界框和深度图数据，为自动驾驶叉车、物流机器人等提供了关键的环境感知训练素材。

行业影响与未来趋势

PhysicalAI-SmartSpaces数据集的开放将显著推动多摄像头计算机视觉技术的发展。其采用的 synthetic data生成方式有效解决了传统数据采集的隐私问题和成本限制，为行业提供了可扩展的数据获取新模式。

NVIDIA同时提供了完整的评估工具和基准，支持基于3D位置和3D边界框的HOTA评分，将促进算法性能的客观比较与持续优化。随着数据集的开放，预计将加速多摄像头感知技术在智能空间中的商业化落地，推动智慧工厂、智能建筑等领域的技术革新。

结语

PhysicalAI-SmartSpaces数据集凭借其大规模、高质量和多场景特性，为智能空间感知技术研究提供了强有力的支撑。作为首个达到3TB级别的多摄像头追踪数据集，它不仅填补了行业空白，更树立了合成数据在计算机视觉领域应用的新标杆。随着数据集的持续更新与扩展，我们有理由相信，智能空间的感知能力将迎来质的飞跃，为各类智能应用的普及奠定坚实基础。

【免费下载链接】PhysicalAI-SmartSpaces项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/nvidia/PhysicalAI-SmartSpaces