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抽烟识别数据集【标注+图像】

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简介：该数据集包含大量标记后的抽烟行为图片，旨在提供给研究者用于训练机器学习模型识别抽烟场景，促进相关领域技术的发展。 抽烟检测数据集【包含标注图片】

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  • 抽烟识别数据集【标注+图像】
    优质
    简介：该数据集包含大量标记后的抽烟行为图片，旨在提供给研究者用于训练机器学习模型识别抽烟场景，促进相关领域技术的发展。 抽烟检测数据集【包含标注图片】
     
  • 抽烟识别数据集【标注+图片】
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    该数据集包含大量带有标签的图像，用于识别不同场景下的吸烟行为。它为研究和开发监控健康习惯的技术提供了宝贵的资源。 数据集分为三个部分：Annotations、Imagenet 和 JPEGImages。JPEGImages 文件夹中有大约 3000 张抽烟图片，并且每张图片都使用 labelImg 工具进行了标注，生成的对应 xml 文件被存放在 Annotations 文件夹中。
     
  • 抽烟检测数据集-吸烟识别数据集.zip
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    该数据集包含大量标记的图像和视频片段，用于训练机器学习模型以检测和识别吸烟行为。非常适合相关研究和开发使用。 吸烟检测数据集—抽烟检测识别数据集.zip 包含3000张已标注图片及2000张未标注图片。
     
  • YOLO+吸烟数据集+目标检测+机器视觉识别+含5000张图片的抽烟识别数据集
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    本项目结合YOLO算法与包含5000张图像的专门吸烟数据集，致力于提高在各种场景下的吸烟行为的目标检测精度和效率，推动机器视觉技术的应用。 Yolo吸烟检测数据集是一种用于训练和测试YOLO模型的数据集，旨在识别图像中的吸烟行为。该数据集包含超过5000张样本图片，涵盖了多种场景下的吸烟情况，如室内、室外以及人群密集的地方。 此数据集支持YOLOV5和YOLOV8格式的标注，并且包括各种姿势和环境下的吸烟图片近5000张以上；文件分为images（图像）和labels（标注好的txt文件），其中个人使用labelImg软件手动进行标签制作。在Yolov5和Yolov8模型上测试后，mAP@0.5的识别率超过0.8。 对于熟悉这一领域的用户来说，可以直接下载并使用该数据集。
     
  • 抽烟识别与检测数据集(smoke.zip)
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    抽烟识别与检测数据集包含了多种情境下人们吸烟的照片和视频片段，旨在帮助开发能够准确识别抽烟行为的人工智能模型。 抽烟检测和抽烟识别数据集
     
  • Yolov5吸烟识别数据集 - Yolov5抽烟检测数据集.zip 文件
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    本文件包含用于训练和评估YOLOv5模型在检测图像中吸烟行为的数据集。内含标注清晰的图片及对应的XML格式注释，适用于研究与开发项目。 Yolov5吸烟检测数据集是一种专门用于训练和测试Yolov5模型的数据集合，其目标是识别并检测图像中的吸烟行为。该数据集中包含了大量不同场景的图像样本，包括室内、室外以及人群聚集的地方等多样的环境。每个图片都详细地标注了边界框与类别标签，以便于机器学习算法精确地区分出哪些物体或活动属于吸烟行为。这些边界框不仅指明了目标的位置和大小信息，还通过类标明确指出这是吸烟相关的图像内容。 利用Yolov5模型配合此数据集进行训练后，可以生成一个高度准确的吸烟检测系统，在实际应用中能够迅速定位并识别出图片中的吸烟动作。这在监控场所、公共空间以及安全领域具有重要意义，因为它能帮助监管人员及时发现违规行为，并采取相应措施来保护环境和保障公众健康。 总之，Yolov5吸烟检测数据集是一个重要的资源库，它支持开发者创建高效的实时吸烟监测系统，从而有效应对公共场所中的相关挑战。
     
  • 火灾场景烟雾图像标注的数据集
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    该数据集包含多种火灾现场的烟雾图像，旨在为机器学习模型提供训练素材，以提高其在复杂环境中的烟雾识别能力。 火灾烟雾图像标注数据集在计算机视觉领域扮演着重要角色，主要用于训练和评估针对火灾及烟雾的检测算法。该数据集包含2257张精心挑选并详细标注的图片，旨在帮助研究人员与开发者构建更精确的目标识别系统，并提升真实环境下的火源及烟雾辨识能力。 理解“图像标注”的概念是关键：这一过程涉及对特定对象或区域在图像中的标记，以使机器学习算法能够识别这些元素的位置和特征。此数据集中每张图片均详细标示了火灾与烟雾的存在情况，从而让算法可以掌握其形状、颜色及环境背景。 VOC（PASCAL Visual Object Classes）和YOLO（You Only Look Once）是两种广泛使用的标注格式。其中，VOC使用XML文件详述图像中每个目标的边界框、类别及其置信度；而YOLO则通过将图片分割成多个网格，并预测各网格内存在的目标及相应信息来实现高效的目标识别。这两种方法各有特点：VOC适合处理复杂的多对象场景，而YOLO以其速度和简洁性著称。 在训练深度学习模型时，此类大规模且高质量的数据集至关重要。它们为模型提供了丰富的样本数据，使其能够区分火灾与烟雾的不同特征（如火焰的颜色、形状及亮度；以及烟雾的浓度及其扩散状态）。通过这些图像的学习过程，模型可以逐渐提高对火灾和烟雾场景识别的准确性，这对防火预警系统具有重要意义。 利用该数据集的研究者可进行以下几类任务： 1. 目标检测：训练算法来定位并识别图片中的火灾与烟雾。 2. 类别辨识：区分不同类型的火源或烟雾，并进一步细分类别（例如明火、余烬等）。 3. 实时监测：优化模型以适应视频流，实现连续的火灾和烟雾监控。 4. 异常检测：通过分析图像序列来识别与背景显著不同的异常情况。 5. 跨场景适应性研究：测试模型在不同光照条件、天气状况及环境下的表现。 实际应用中，此类算法可以集成到公共安全系统如公共场所摄像头、无人机监测或手机应用程序等，从而实现及时的火灾警报功能，降低人员伤亡和财产损失的风险。 总之，火灾烟雾图像标注数据集是推动火灾与烟雾检测技术进步的重要资源。通过深度学习和图像处理技术的应用开发出更智能且精准的防火预警系统能够有效保护公共安全。
     
  • 烟民注意：Yolov5抽烟检测数据集.rar
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    本资源提供了一个基于YOLOv5框架的抽烟行为检测的数据集，旨在帮助开发者和研究人员训练、优化抽烟识别模型。 资源内容：yolov5抽烟检测数据集.rar 该数据集包括2500张图片及其相应的text文本标注文件，其中包含了类别标签及烟的坐标位置，并已按照训练集、测试集和验证集进行划分，可以直接用于模型训练，经实际测试有效。 适用对象： - 计算机专业大学生课程设计与毕业设计 - 电子信息工程专业学生项目研究 - 数学专业的相关课题 作者介绍：某大型企业资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++和Java等编程语言以及YOLO目标检测算法方面有十年的工作经验。擅长计算机视觉技术，包括但不限于目标检测模型开发、智能优化算法设计与实现、神经网络预测建模、信号处理分析及图像处理等多种领域内的仿真实验研究工作。欢迎交流学习。
     
  • YOLO目标检测-深度学习抽烟识别数据集（含5000张图片）.zip
    优质
    本数据集包含5000张图像，专为YOLO算法训练和评估设计，用于检测图像中的抽烟行为，助力深度学习研究与应用。 深度学习-YOLO目标检测yolov5抽烟识别检测数据集包含5000张图片，这些图片使用lableimg软件进行了标注，标签格式有两种：xml和txt。
     
  • YOLO抽烟行为检测数据集，含图片及标注信息
    优质
    本数据集提供大量包含抽烟场景的图像及其标注文件，旨在支持YOLO模型对抽烟行为进行精准识别与分析研究。 YOLO抽烟目标检测数据集包含图片和标定数据。