UAS共包含6380张不同时间和天气条件的图像，包括1399张在黄昏拍摄的样本、2167张在夜间拍摄的样本，819张在雨中拍摄的样本和1995张在阳光下拍摄的样本。对于每个图像，通过手动注释来创建精确的二进制语义标签。

整个数据集包含四种天候(黄昏天候，夜间天候，下雨天候和艳阳天候)共计6380张图像。其中，我们1使用海康威视DS-2CD2155F(D)-I(W)S采集黄昏天候，夜间天候，艳阳天候的道路图像；使用HUAWEI Mate 8采集下雨天候的道路图像。更详细的信息请见下表：
天候类型    数量
黄昏    1399（训练集1243，测试集156）
夜间    2167（训练集1926，测试集241）
雨天    819（训练集728，测试集91）
艳阳    1995（训练集1773，测试集222）

对于每一张采集的图像，UAS提供一张单通道类别标签和一张三通道的标记示意图。在类别标签中，0表示可行区域，而1表示不可行区域。采集图像与标记示意图如下图所示：

黄昏天候：

夜间天候：

下雨天候：

艳阳天候：

Citation

@article{zhang2018road, title={Road segmentation for all-day outdoor robot navigation}, author={Zhang, Yuxiao and Chen, Haiqiang and He, Yiran and Ye, Mao and Cai, Xi and Zhang, Dan}, journal={Neurocomputing}, volume={314}, pages={316--325}, year={2018}, publisher={Elsevier} }