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Yolov5红绿灯数据集

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简介：
本数据集专为YOLOv5设计，包含大量标注的红绿灯图像，旨在提升模型在复杂交通场景下的目标检测精度和鲁棒性。 用于Yolov5深度学习的红绿灯数据集已经标注完成，包含1029张图片。

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  • Yolov5红绿灯数据集
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    本数据集专为YOLOv5设计，包含大量标注的红绿灯图像，旨在提升模型在复杂交通场景下的目标检测精度和鲁棒性。 用于Yolov5深度学习的红绿灯数据集已经标注完成，包含1029张图片。
     
  • 红绿灯分类YOLO数据集
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    红绿灯分类YOLO数据集是专为交通标志识别设计的数据集合，采用YOLO算法框架，包含大量标注的红绿灯图像，用于训练和测试模型在复杂环境下的准确性和实时性。 本数据集是从一个特定的数据集中提取出来的子集，专门包含交通灯的标注信息；该数据集包括原数据集中所有含有斑马线的图片共计5801张，其中标注实例有13826个。 更多详情请参阅相关说明。
     
  • 基于OpenCV的红绿灯识别源码及红灯绿灯黄灯数据集.zip
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    该资源包含使用OpenCV进行红绿灯识别的完整源代码以及标注了红灯、绿灯和黄灯的数据集，适用于自动驾驶与交通监控系统的研究。 1. 使用程序源工程文件。 2. 本数据集包含红灯、绿灯、黄灯三类图片共计1187张，其中红色交通灯有723张，绿色交通灯429张，黄色交通灯35张。 3. OpenCV是一个开源的计算机视觉库，能够用于实现图像和视频处理任务。它可以帮助自动驾驶汽车及智能交通系统准确识别红绿黄三色信号灯的状态，并据此做出合理决策。今天Dream将带领大家回顾一个经典的实验：使用OpenCV进行红绿灯识别。 4. 该算法在测试集上的分类准确率接近98%，具体而言，有**`97.98%`的图像被正确归类为红、黄或绿色交通信号灯，仅有`2.02%`的错误分类。**这一高准确率表明使用OpenCV库实现的红绿灯检测算法在测试集上具备良好的识别性能，可以较为可靠地辨别出图片中的三色信号灯状态。然而需要注意的是，该结果仅基于特定的数据集得出，并不能完全代表算法的整体表现；因此，在更多数据集中进一步验证和测试是必要的。
     
  • 红绿灯信号计时器数据集
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    本数据集包含大量城市路口红绿灯信号变化时间记录，旨在通过分析交通流量与信号配比优化城市交通管理。 交通信号灯的数据集包含近1万张图片及其对应的标签，可用于分类或OCR识别任务。若要将其用于目标检测任务，则需要重新标注每张图中信号灯的具体位置坐标；如果只需要大致范围的定位信息，可以将这些图片粘贴到随机背景的大图上，并生成相应的目标检测数据集。
     
  • 基于YOLOv5的红绿灯检测（附带数据集和训练代码）.zip
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    本项目提供了一个基于YOLOv5框架的红绿灯检测解决方案，包含定制的数据集及详细的训练代码。适合自动驾驶与智能交通系统研究者使用。 目前基于YOLOv5s的红绿灯检测模型已经达到了较高的精度水平：mAP_0.5为0.93919，mAP_0.5:0.95为0.63967，基本满足业务需求。为了适应手机Android平台的应用场景，我们对YOLOv5s进行了轻量化处理，并开发了两个版本的模型：yolov5s05_416和yolov5s05_320。这两个版本在普通Android设备上可以实现实时检测效果，在CPU（四线程）上的运行时间大约为30毫秒，而在GPU环境下则约为25毫秒，同样达到了业务需求的标准。
     
  • 适用于Yolov5的全国嵌入式大赛红绿灯识别数据集
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    这是一个专为YOLOv5设计的数据集，包含大量用于全国嵌入式竞赛中的红绿灯图像，旨在提高模型在复杂交通场景下的目标检测能力。 全国嵌入式大赛红绿灯识别数据集包含红、黄、绿三种信号灯的实际图片及标注信息，符合Yolov5模型训练要求。
     
  • 红绿灯信号_红绿灯
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    本视频详细介绍了红绿灯的作用、工作原理及交通规则中的重要性，帮助观众更好地理解并遵守交通法规，确保道路安全。 使用OpenGL函数实现种子填充算法绘制一个红绿灯，并提供源代码，在Visual Studio环境中运行。
     
  • 用于YOLO训练的红绿灯识别数据集
    优质
    本数据集专为YOLO算法设计，包含大量标注的红绿灯图像，旨在提升模型在复杂交通场景中的目标检测能力。 16000张图片及其对应的xml标签和txt标签可用于YOLO训练。
     
  • 红绿灯数据集及TXT标注文件压缩包
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    本资源提供包含多个城市十字路口高清视频的“红绿灯数据集”及其对应的TXT格式标注文件，便于交通信号识别研究。 红绿灯数据集包含2000多张图片，这些图像均来源于网络及个人拍摄，全部为中国境内的红绿灯场景，并涵盖了晴天、阴天、雨天以及低能见度等复杂天气条件。所有图片均已标注完毕，适用于深度学习任务，特别是用于YOLOv5模型的训练。使用YOLOv5s.pt版本进行300轮迭代后可获得良好的检测效果。数据集中的类别包括green（绿灯）、red（红灯）、yellow（黄灯）和none（无信号）。