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交通信号识别视频数据集

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简介：
交通信号识别视频数据集是由一系列标注了交通信号信息的视频片段组成的数据集合，为自动驾驶和交通安全研究提供支持。 Traffic Lights Recognition (TLR) 是一个在真实道路上采集的交通信号灯视频数据集，分辨率为 640x480，由法国一所大学提供。

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  • 交通信号识别视频数据集
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    交通信号识别视频数据集是由一系列标注了交通信号信息的视频片段组成的数据集合，为自动驾驶和交通安全研究提供支持。 Traffic Lights Recognition (TLR) 是一个在真实道路上采集的交通信号灯视频数据集，分辨率为 640x480，由法国一所大学提供。
     
  • 交通标志识别视频训练数据集.7z
    优质
    交通标志识别视频训练数据集.7z包含大量标注清晰的道路标识视频片段，旨在为机器学习模型提供丰富的训练资源，助力提升自动驾驶及智能驾驶辅助系统的准确性和安全性。 交通标识识别视频训练集.7z
     
  • YOLOV5交通标志识别数据集+代码+模型+教程视频
    优质
    本资源提供YOLOv5交通标志识别的数据集、完整代码及预训练模型，并附有详细教程视频。 交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直是一个热点研究问题，并且不断有改进的优化算法被提出。我们使用YOLOV5算法对[CCTSDB]数据集进行交通标志识别，该数据集由中国长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室张建明老师团队创建完成。目前的数据标注包括指示标志、禁止标志和警告标志三大类。
     
  • 癫痫发作信号识别（信号识别数据集）
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    本项目致力于通过分析信号识别数据集来开发算法，以准确预测和识别癫痫发作前兆信号，旨在提高患者生活质量并提供及时医疗干预。 我将 EEG 信号识别的数据集从 Kaggle 上搬运过来，原网站上的数据已被删除。希望这个数据集能对大家的学习有所帮助，感兴趣的同学可以去 Kaggle 查看。
     
  • MATLAB识别交通信号标识
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    本项目运用MATLAB软件开发了一套自动识别交通信号标识的系统，通过图像处理技术精准辨识红绿灯等标志，提高道路安全和通行效率。 这段文字描述了一个使用MATLAB编写的交通信号标志识别项目。代码已经过测试且无错误或乱码问题，并能够完整运行以支持交通信号的识别功能。
     
  • RML2016.10A调制信号识别数据集
    优质
    RML2016.10A是专为无线电信号研究设计的数据集，包含多种通信模式下的调制信号样本，适用于信号分类和识别算法的研究与开发。 调制信号识别数据集RML2016.10A包含了多种通信信号的特征数据，用于训练机器学习模型以识别不同的调制方式。该数据集对于研究无线通信中的信号处理技术非常有用。
     
  • YOLO道路交通标志识别数据集
    优质
    YOLO道路交通标志识别数据集是一个大规模标注的数据集合，专为训练和测试实时道路标志检测算法设计。包含多种交通标志图像，支持模型快速准确地识别各种路况下的标志信息。 YOLO道路交通标志检测数据集包含近900张使用lableimg软件标注的真实场景图片，格式为png。标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在两个不同的文件夹中。该数据集可以直接用于YOLO系列的道路交通标志检测任务；目标类别包括trafficlight、speedlimit、crosswalk以及stop四个类别。数据集及相应的检测结果可以参考相关文献或博客文章进行详细了解。
     
  • 火星视频行人重识别数据集
    优质
    火星视频行人重识别数据集是一个专注于从火星环境监控视频中提取行人的大规模标注数据库，旨在推动跨摄像头行人跟踪技术的发展。 整个Mars数据集的大小约为6.3G，包含两个文件夹：bbox_train 和 bbox_test。此外，还需下载一个名为info的信息文件夹，该文件夹不包含在原始数据集中。
     
  • Python交通信号灯检测与识别-YOLOv5红绿灯及转向信号项目部署视频教学
    优质
    本教程详细讲解使用YOLOv5模型进行Python环境下交通信号灯（包括红绿灯和转向信号）的检测与识别，涵盖项目完整部署流程。适合初学者快速上手实践。 Python交通信号灯检测使用Yolov5进行交通信号灯识别、红绿灯检测以及左转右转的识别项目部署视频教程可以下载。该项目提供了详细的教程帮助用户理解和实现基于YOLOv5的交通信号灯检测功能，包括但不限于各种颜色信号灯和转向指示的自动识别技术应用。
     
  • 交通信号灯检测数据集（VOC格式）
    优质
    该数据集包含了大量标注的交通信号灯图像，采用VOC格式存储，为研究者提供了一个宝贵资源以训练和测试交通信号识别算法。 在智慧城市与自动驾驶领域，交通信号灯数据（红绿灯数据）的应用十分广泛。我整合了两个红绿灯检测的数据集：Traffic-Lights-Dataset-Domestic 和 Traffic-Lights-Dataset-Foreign。前者是国内收集的3053张图片组成的红绿灯检测数据集；后者则是从国外搜集到的10142张图片构成的数据集。这两个数据集中，所有的交通信号灯都已经标注好了红、黄、绿三种颜色的状态，可以直接用于目标检测模型训练使用。