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机场异物检测数据集(FOD-A)

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简介:
FOD-A数据集专注于机场异物(FOD)识别,包含大量标记图像,旨在提升机器学习模型在检测潜在危险物品方面的准确性与效率。 异物碎片(FOD)检测在机器学习和计算机视觉领域越来越受到关注。这里介绍了一个名为FOD in Airports (FOD-A)的FOD图像数据集。该数据集还提供了标记的环境条件,每个注释实例进一步分为三个光照级别类别(明亮、昏暗和黑暗)以及两个天气类别(干燥和潮湿)。标注格式包括YOLO和VOC两种方式,并包含31个具体分类:电池、螺栓、带孔螺母、夹具部件金属部分、切割器塑料部件、行李标签、钉子、钳子、垫圈、扳手、燃料盖帽、螺母、金属板片材管件,可调夹紧工具,可调扳手套组,螺丝刀套装锤头,行李零件碎片油漆屑笔石块螺钉螺栓旋具导线饮料罐胶带木制物品。

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客服
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  • (FOD-A)
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    FOD-A数据集专注于机场异物(FOD)识别,包含大量标记图像,旨在提升机器学习模型在检测潜在危险物品方面的准确性与效率。 异物碎片(FOD)检测在机器学习和计算机视觉领域越来越受到关注。这里介绍了一个名为FOD in Airports (FOD-A)的FOD图像数据集。该数据集还提供了标记的环境条件,每个注释实例进一步分为三个光照级别类别(明亮、昏暗和黑暗)以及两个天气类别(干燥和潮湿)。标注格式包括YOLO和VOC两种方式,并包含31个具体分类:电池、螺栓、带孔螺母、夹具部件金属部分、切割器塑料部件、行李标签、钉子、钳子、垫圈、扳手、燃料盖帽、螺母、金属板片材管件,可调夹紧工具,可调扳手套组,螺丝刀套装锤头,行李零件碎片油漆屑笔石块螺钉螺栓旋具导线饮料罐胶带木制物品。
  • 跑道FOD系统技术方案.doc
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    本文档详细介绍了针对机场跑道外来物(FOD)检测系统的先进技术方案,旨在提升航空安全和运营效率。 ### 机场跑道FOD监测系统关键技术方案解析 #### 一、背景 外来物碎片(Foreign Object Debris, FOD)是指可能损害飞机及其系统的任何异物,包括但不限于金属零件、工具、飞行物品、野生动物遗骸以及各种自然和人造材料。这些物质的存在不仅增加航空器的维护成本,还可能导致严重的安全事故。据统计,每年全球因FOD造成的直接经济损失高达数十亿美元,间接损失更为庞大。 #### 二、国内外研究现状 2000年法航协和飞机空难事件导致了对FOD监测技术的关注显著提升。这一事故是由跑道上的金属碎片引起的,并推动了自动监控系统的研发进程。目前,全球范围内较为成熟的系统包括英国的Tarsier系统、以色列的FODetect系统、新加坡的iFerret系统以及美国的FODFinder系统。这些系统主要采用雷达探测技术和视频图像识别技术: - **雷达技术**:通过无线电波来检测跑道和机场运营区域内的异物,适用于持续监控。 - **视频图像识别技术**:利用摄像头捕捉并分析图片以发现异物,支持连续监测。 - **混合方法**:结合了雷达与视频图像识别的优点,提高探测准确性。 #### 三、Raida-Air FOD监测系统技术方案 Raida-Air提出的FOD监控解决方案包括两种: 1. **固定摄像机实时视频监控为主+雷达辅助** - **摄像机配置**:所有摄像头安装于跑道一侧的特定位置,不带云台。为了实现无盲区覆盖,需紧密排列。 - **工作模式**:在良好天气条件下,使用固定的高清摄像头进行连续监测;恶劣天气(如夜间、雨雪天)时,则利用毫米波雷达辅助探测疑似异物,并调用最近的摄像机确认情况。 - **实际部署**:以一条3600米长和60米宽的标准跑道为例,需安装24个高清监控摄像头。每个摄像头距跑道边缘约165米(从中心线算起为195米),最远可覆盖距离为228米。 #### 四、关键技术点 1. **高清晰度摄像机**:使用高质量的相机确保在各种光照条件下准确识别异物。 2. **智能分析算法**:结合机器学习和计算机视觉技术,提高图像处理的速度与准确性,并减少误报率。 3. **毫米波雷达**:利用全天候工作的特性来增强系统的稳定性和可靠性。 4. **系统集成**:确保雷达探测结果能够有效融合到视频影像中,实现快速定位确认异物的存在。 5. **环境适应性**:设计出具有强大应对各种恶劣天气条件的监控能力。 #### 五、总结 Raida-Air机场跑道FOD监测方案通过主用高清摄像机和辅助毫米波雷达的技术结合方式,显著提升了异物检测的速度与准确性。这套系统能够很好地处理复杂多变的实际环境,为航空安全提供了强有力的支持。未来随着技术的进步与发展,FOD监控系统的性能将进一步提升,并在全球范围内促进航空业的安全运行。
  • 煤矿传送带-YOLO.zip
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    该数据集为煤矿传送带设计,包含大量标记图像,旨在训练YOLO模型识别传送带上可能存在的异物,提升矿山作业的安全性与效率。 是否存在关于YOLO格式的矿井煤仓传送带异物检测的数据集?
  • 电气类-输电线路.txt
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    本数据集专注于电气领域的输电线路安全,特别针对输电线路异物检测问题,旨在通过收集和标注各类可能影响电力传输安全的照片与视频资料,为研发智能监测系统提供支持。 内含输电线路异物检测数据集,包括4500多张图片及VOC格式xml标签,类别涵盖鸟巢、风筝、气球和垃圾四类。该数据集适用于电气工程专业在计算机视觉应用领域的研究工作,例如目标检测、图像识别、深度学习等。TXT文件内提供下载链接和提取码,可以放心下载使用。
  • 轨道(实验)_Track-foreign-body-detection.zip
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    本资源为轨道异物检测的数据集,包含多种环境下拍摄的不同类型的轨道异物图像及标注信息,旨在促进相关研究的发展。 轨道异物检测技术是铁路安全领域的一项关键技术,其主要目的是保障列车的安全运行,并防止因轨道上的异物引发的事故。该技术通常采用先进的传感器与图像处理方法,能够实时监测异常情况并通过自动报警系统及时通知相关人员进行处理。 实验室环境中的数据集对于机器学习和深度学习模型训练至关重要。通过分析这些数据集,研究人员可以利用计算机视觉技术识别并分类轨道上不同的物体,从而实现对异物的自动化检测。这类数据集通常包含大量图像与视频片段,并详细标注了各种类型的异物及正常轨道情况,为算法提供了丰富的样本资源。 “Track-foreign-body-detection.zip”压缩文件中可能包含了实验室环境中收集和整理的轨道异物检测数据集。这些资料涵盖了不同天气、时间和光照条件下的多种场景,是训练与测试模型的基础素材。通过使用这些数据集可以提升轨道异物检测算法的准确性和鲁棒性。 此外,该数据集还包含了一些预处理信息,如图像边缘检测、特征提取及标注等细节内容。这对于深度学习模型的理解和分类决策至关重要。在机器学习领域中,高质量的数据集多样性与真实性直接影响到最终模型的表现水平。 值得注意的是,在采集和准备这些数据的过程中必须严格遵守规范标准以确保其真实性和有效性。详细记录异物类型、大小、形状及材质等信息有助于提高识别精度并减少误报率。为了增强算法的泛化能力,所用图像应覆盖尽可能多的不同场景与条件。 轨道异物检测技术的进步离不开高质量数据集的支持。通过实验室中的相关研究和数据分析,研究人员能够开发出更加高效且准确的检测方法,从而进一步提升铁路运输的安全标准。
  • 常用的
    优质
    本数据集集合了多种常见的用于异常检测的研究数据,涵盖网络、传感器、医疗等领域,为算法开发与性能评估提供支持。 异常检测常用的一些数据集包括信用卡欺诈交易记录、网络入侵日志以及工业传感器读数等。这些数据集通常包含大量正常操作的数据点,并且掺杂着少量的异常事件,用于训练机器学习模型识别不寻常的行为或模式。研究人员和工程师可以利用这些资源来开发更有效的算法以提高系统的安全性和可靠性。
  • 高光谱
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    高光谱异常检测数据集是一套用于识别与背景环境在化学或物理特性上存在显著差异的目标或区域的数据集合,广泛应用于矿物勘探、环境保护及军事侦察等领域。 本资源包含高光谱异常探测工作中常用的两组数据集:圣地亚哥机场数据和HYDICE数据集。这些数据均为mat格式,并包含了真实异常分布图。
  • 常用的
    优质
    本数据集合汇集了广泛使用的异常检测测试集合,涵盖网络、系统日志、传感器等多种类型的数据源,旨在促进异常检测算法的研究与开发。 异常检测常用的一些数据集包括信用卡欺诈检测、网络入侵识别以及工业设备故障预警等领域中的公开数据集。这些数据集通常包含正常行为的数据样本与异常事件的标记,便于研究者进行模型训练及性能评估。