Advertisement

工程机械目标检测——以塔吊为例（1K）

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

简介：
本研究聚焦于工程机械中的塔吊进行目标检测技术探讨与应用分析，在复杂环境中实现精准识别与跟踪。 工程机械目标检测中的塔吊识别研究涉及对施工现场的塔吊进行精准定位与分类的技术探讨。相关工作主要集中在提高检测算法的准确性和效率上，以适应复杂多变的工作环境需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 工程机械目标检测——以塔吊为例（1K）
    优质
    本研究聚焦于工程机械中的塔吊进行目标检测技术探讨与应用分析，在复杂环境中实现精准识别与跟踪。 工程机械目标检测中的塔吊识别研究涉及对施工现场的塔吊进行精准定位与分类的技术探讨。相关工作主要集中在提高检测算法的准确性和效率上，以适应复杂多变的工作环境需求。
     
  • VOC塔吊目标检测数据集含2559张图片
    优质
    本数据集包含2559张图像，专为VOC格式设计，旨在提升塔吊在复杂环境中的目标检测精度与效率，适用于研究和开发高性能视觉识别系统。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割路径的txt文件及yolo格式的txt文件，仅包含jpg图片及其对应的xml标注） 图片数量（jpg文件个数）：2559 标注数量（xml文件个数）：2559 标注类别数：1 标注类别名称：tadiao 每个类别的标注框数：tadiao count = 2936 使用工具：labelImg 标注规则：对目标类别进行矩形框标记 重要说明：无特别声明 特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证，仅确保提供的标注准确且合理。
     
  • 工程机械识别的数据集（目标检测）
    优质
    本数据集专为工程机械的目标检测设计，包含多种工程机械在不同场景下的图像及标注信息，旨在促进相关研究与应用的发展。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含以下类别：Excavator（挖掘机）、Loader（装载机）、Dumb_truck（自卸车）、Mobile_crane（移动起重机）、Roller（压路机）、Bull_dozer（推土机）和 Grader（平地机）。数据集包括6338张图片，以及对应的txt标签、包含类别信息的yaml文件和xml标签。已将图片和txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于上述模型的训练。
     
  • 压路机与吊车数据集 目标检测数据集
    优质
    本数据集包含多种型号的压路机与吊车图像，适用于训练和评估目标检测模型性能。涵盖丰富场景，标注精准。 适合初学者的目标检测数据集包括压路机和吊车的数据集。这类数据集可以帮助新手更好地理解和实践目标检测技术。
     
  • 以形心为基础的目标检测方法
    优质
    本研究提出一种基于形心特征的目标检测算法，通过提取目标轮廓的关键形状信息，提高了在复杂背景下的目标识别准确率和效率。 使用QT和OpenCV实现一系列图像处理功能，包括固定阈值分割、大津阈值分割、最大熵阈值分割、目标形心的确定以及目标跟踪框的确定，并且实现了QImage与Mat类型之间的互相转换。
     
  • 塔吊下方人员检测图像数据集（含1000余张图片，VOC标注）
    优质
    本数据集包含超过1000张针对塔吊作业环境下人员安全检测的图像，并附有详细的VOC格式标注信息，旨在提升施工现场的安全管理水平。 包含超过1000张塔吊上的视频监控图像，可用于检测站在塔吊下方的人物，并已使用labelimg进行了标注，标签格式为VOC标签。
     
  • 塔吊、起重机、龙门吊及集装箱MAX模型
    优质
    本资源包含多种建筑工地常用设备的3D MAX模型，如塔吊、起重机、龙门吊和集装箱等，适用于建筑设计、施工模拟与渲染项目。 塔吊、龙门吊和集装箱的MAX模型非常实用，细节处理得当，功能齐全。
     
  • CFAR.rar_Cfar SAR_SAR目标检测_图像目标检测_目标检测
    优质
    本资源包包含针对合成孔径雷达（SAR）图像的目标检测技术研究资料，重点介绍了恒虚警率（CFAR）算法在复杂背景下的目标识别应用。 利用CFAR技术检测SAR图像中的高亮度目标。
     
  • 基于目标检测的工程车辆行为分析识别
    优质
    本研究运用先进的计算机视觉技术，专注于开发基于目标检测算法的工程车辆行为分析与识别系统，提升工地安全监控效率。 基于目标检测的工程车辆行为识别方法能够有效监测和分析施工现场中的各种工程车辆的行为模式，提高施工安全性和效率。该技术利用先进的计算机视觉算法对视频或图像数据进行处理，自动识别并跟踪特定类型的工程车辆，并对其行驶路径、速度变化等关键行为特征进行实时监控与评估。通过这种方式可以及时发现潜在的安全隐患或者违规操作情况，为现场管理人员提供决策支持信息，从而实现更加智能化和精细化的工地管理方案。
     
  • LabelImg目标检测标注工具
    优质
    LabelImg是一款开源的目标检测数据集标注软件，支持多种格式的数据输出，广泛应用于机器视觉和深度学习领域。 训练自己的神经网络时，需要对自己的数据集进行标注，可以使用相应的标注工具。