Advertisement

目标检测数据集在计算机视觉中的应用：智能小车障碍物与路障识别（采用VOC XML格式）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了基于VOC XML格式的目标检测数据集在智能小车中用于障碍物和路障识别的应用，提升计算机视觉技术在自动驾驶场景下的性能。 项目包含智能小车障碍物检测数据集，可以直接用作目标检测数据集，无需额外处理。数据集介绍如下： 训练集：由416张图片和对应的416个标签xml文件组成。 测试集：包括104张图片及相应的104个标签xml文件。 为了方便查看数据，提供了一个可视化py文件，用户可以随机传入一张图片以绘制边界框，并且该脚本会将结果保存在当前目录下。此脚本无需进行任何更改即可直接运行！

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 目标检测数据集在计算机视觉中的应用：智能小车障碍物与路障识别（采用VOC XML格式）
    优质
    本研究探讨了基于VOC XML格式的目标检测数据集在智能小车中用于障碍物和路障识别的应用，提升计算机视觉技术在自动驾驶场景下的性能。 项目包含智能小车障碍物检测数据集，可以直接用作目标检测数据集，无需额外处理。数据集介绍如下： 训练集：由416张图片和对应的416个标签xml文件组成。 测试集：包括104张图片及相应的104个标签xml文件。 为了方便查看数据，提供了一个可视化py文件，用户可以随机传入一张图片以绘制边界框，并且该脚本会将结果保存在当前目录下。此脚本无需进行任何更改即可直接运行！
     
  • 关于双目视觉在智能车辆障碍物检测中的应用研究.pdf
    优质
    本文探讨了双目视觉技术在智能车辆领域障碍物检测的应用，通过立体视觉获取深度信息，提高行车安全性和自动驾驶系统的可靠性。 基于双目视觉的智能车辆障碍物探测技术研究涉及算法及DSP的应用。该领域探讨了如何利用计算机视觉技术和数字信号处理器来提高自动驾驶汽车的安全性和性能，通过分析来自两个摄像头的数据以识别路径上的障碍物。
     
  • 道路障碍检测的机器视觉数据集
    优质
    本数据集专注于道路障碍物识别，采用机器视觉技术收集大量图像与视频资料，旨在提升自动驾驶系统安全性及反应速度。 本数据集为机器视觉道路障碍检测的VOC格式数据集，主要包含车载视角下的道路障碍物，如汽车、行人和摩托车。此外还包括一部分路障、施工围挡及升降栅栏的数据。若用于实际训练，可进一步从相关网站下载补充常见的汽车和行人数据集以丰富训练内容。
     
  • 小型生活物品目标检测数据集（采用VOC标注格式的xml文件）
    优质
    这是一个专为小型生活物品设计的目标检测数据集，包含大量使用VOC标准XML格式标注的图像样本，适用于训练和评估物体识别算法。 项目包含一个小型生活中常见物品目标检测数据集（采用VOC格式的xml文件），数据按文件夹形式存储，经测试可以直接用作训练无需额外处理。 【数据集图像分辨率】3648*2736像素的RGB图片 【数据集介绍】该数据集涵盖了5个类别：鼠标、纸张、蛋糕、瓶子和笔记本 【总大小】约86 MB 【详细信息】在data目录下，包含两个子文件夹。images文件夹中存放了42张训练图像，labels文件夹则包含了对应的42份xml标签。 【json文件】类别定义的json格式文档 为了便于查看数据集内容，提供了一个可视化Python脚本。该脚本能随机选取一张图片并绘制边界框，并将结果保存在同一目录下。此脚本无需修改即可直接运行。
     
  • 基于机器视觉的列车前向障碍物检测
    优质
    本项目致力于开发一种基于机器视觉技术的列车前向障碍物检测系统，旨在提高铁路运输的安全性和可靠性。通过图像识别和深度学习算法，实时监测列车前方可能存在的障碍物，并及时预警，避免事故发生。 对火车摄像头获得的图像进行预处理包括滤波、增强以及边缘检测三个步骤：首先使用高斯滤波器去除噪声；然后通过直方图均衡化和平滑对比度来提高图像质量；最后利用Canny算子提取清晰的边缘信息。 静态障碍物的识别主要集中在铁轨内侧和轨道上，具体分为三步： 1. 提取铁轨框架。 2. 设置检测窗口。 3. 依据图像八维纹理特征进行障碍物判断。
     
  • 基于单目视觉的障碍物检测方法
    优质
    本研究提出了一种基于单目视觉技术的创新性障碍物检测方法，旨在提高无人系统的环境感知能力。通过分析图像序列中的深度信息和运动特征，该方法能有效识别并分类多种类型的障碍物，为智能驾驶提供可靠的数据支持。 本段落介绍了一种基于单目视觉的障碍物检测算法，并将其应用于无人驾驶系统中。该文章发表在《Sensors》期刊上。
     
  • 摔倒检测的数据集（VOC格式）在目标检测中的应用
    优质
    本数据集采用VOC格式提供丰富的摔倒场景标注信息，旨在推动目标检测算法在跌倒监测领域的研究与应用。 这段资源是从网上整理的目标检测摔倒数据集，采用VOC格式。该数据集适用于学习和研究目的。
     
  • 路面障碍物识别
    优质
    路面障碍物识别技术是一种利用传感器和计算机视觉算法检测道路前方潜在危险物体的方法，旨在提高驾驶安全性。 在MATLAB平台上进行道路障碍物识别，并对检测到的障碍物用框图标识。
     
  • 汽车缺陷检测图像数据集：采用VOC标注格式的目标检测数据集
    优质
    本数据集为汽车缺陷检测设计，基于VOC标准进行标注，包含大量标记清晰的目标检测图片，旨在促进自动驾驶与智能车辆领域的研究。 目标检测数据集：汽车缺陷检测图像数据集【VOC标注格式】，数据保存按照文件夹形式存放，经测试可以直接用于目标检测任务，无需额外处理。 【数据集详情】包含3000多张图片及对应的xml标注文件和类别信息的json文件。 标签类别包括门外凹痕、发动机罩凹痕、车身面板凹痕等17个类别。
     
  • 目标检测与识别在智能视频监控中的应用
    优质
    本研究探讨了目标检测与识别技术在智能视频监控系统中的应用，分析其如何提高安全性和效率，适用于公共场所、交通管理和家庭安防等多个领域。 本书系统介绍了智能视频监控领域中的目标检测与识别的基本问题及相关处理技术。主要内容涵盖理论、算法和应用实例等方面。 上篇主要介绍智能视频监控中目标检测与识别的概论性内容： - 第1章为绪论，涵盖了智能视频监控的发展历程及基本概念。 - 接下来的章节深入探讨了具体的技术细节，包括车辆白天黑夜中的检测方法（第7、8章）、昼夜亮度变化及其处理策略（第9章）和距离测量实例（第10章），以及客流检测系统的设计与实现（第11章）。 下篇则集中于智能视频监控的应用案例分析： - 具体展示了如何在实际场景中应用上述技术，解决车辆检测、行人计数等问题。 本书不仅为读者提供了理论知识的学习途径，也通过丰富的实例帮助理解并掌握这些关键技术的实际应用场景。