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YOLO车辆与行人检测 dataset-person-car-part2-5670.zip

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简介：
本数据集为YOLO车辆与行人检测系列的第二部分，包含5670个样本，专注于优化和训练算法在复杂场景中准确识别行人及车辆的能力。 本项目涉及街道和公路场景下的YOLO车辆行人检测技术。数据集较大，被拆分为两部分，这是第二部分，包含5000多张标注好的图片。目标类别包括person（行人）和car（汽车）。标签格式提供VOC和YOLO两种格式，即xml和txt文件形式。这些资源可以直接用于智能驾驶场景中的车辆行人检测任务。

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  • YOLO车辆与行人检测 dataset-person-car-part2-5670.zip
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    本数据集为YOLO车辆与行人检测系列的第二部分，包含5670个样本，专注于优化和训练算法在复杂场景中准确识别行人及车辆的能力。 本项目涉及街道和公路场景下的YOLO车辆行人检测技术。数据集较大，被拆分为两部分，这是第二部分，包含5000多张标注好的图片。目标类别包括person（行人）和car（汽车）。标签格式提供VOC和YOLO两种格式，即xml和txt文件形式。这些资源可以直接用于智能驾驶场景中的车辆行人检测任务。
     
  • YOLO车辆检测验证数据集 car-dataset-val.rar
    优质
    该数据集为YOLO算法设计，包含大量用于验证阶段的车辆图像，旨在优化模型在复杂场景下的目标检测性能。 该数据集用于YOLO车辆检测任务，包含训练集13,339张图片和验证集7,183张图片。分类包括car（汽车）、van（厢式货车）、others（其他）以及bus（公共汽车），共计四个类别。标签格式支持txt文本段落件及xml标注文件两种形式。
     
  • 行人检测的YOLO系列算法数据集 person-dataset-22.rar
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    person-dataset-22.rar包含用于训练和评估行人检测模型的数据集，特别适用于基于YOLO系列算法的研究与开发。该数据集旨在提升智能监控及自动驾驶等领域的行人识别精度。 交通场景行人数据集包含街道和公路上的行人图像，所有目标类别均为“person”，并且已经进行了标注。标签格式有两种：YOLO格式的txt文件以及VOC格式的xml文件，共约1万多张图片，适用于YOLO系列算法进行行人检测。
     
  • YOLO车辆检测（含car、bus、truck）exp24结果-1800.zip
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    该文件包含YOLO模型在车辆检测任务中的实验数据，具体针对汽车、公交车和卡车三种车型，记录了编号为exp24的结果，共包括1800个样本。 YOLO车辆检测模型能够有效识别出car、bus和truck三种类型的交通工具，为交通监控与自动驾驶等领域提供了有力的技术支持。
     
  • YOLO车辆分类三类别数据集 car-detect-dataset-1793.zip
    优质
    此数据集为车辆分类任务而设，包含1793个样本，分为轿车、卡车和SUV三大类，适用于训练YOLO模型进行精确的车辆检测与识别。 YOLO车辆检测三类别数据集包含1793张图片，用于进行车辆检测任务。标签格式包括VOC和YOLO两种类型，类别的名称分别为car、bus以及truck。每一张图中可能含有多个此类别，并且目标物在图像中的表现清晰明确。
     
  • YOLO行人检测数据集 dataset2 YOLO-People-Detection-Dataset-2.zip
    优质
    本数据集为YOLO行人检测第二版，包含大量标注图片，用于训练和评估基于YOLO算法的行人识别模型性能。 数据集包含3000多张YOLO行人目标检测图片，并已按train、val和test进行划分。目录结构已在data.yaml文件中配置好，内容如下： names: [Person] train: ./train/images val: ./valid/images test: ./test/images 此数据集可直接用于yolov5、yolov7、yolov8等算法的模型训练，并参考相关检测结果。
     
  • YOLO车辆检测三类别数据集 包含1793张图片（car-detect-dataset三种类型）
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    本数据集为YOLO车辆检测项目定制，包含1793张图像，涵盖汽车、行人和自行车三大类别的标注信息，适用于训练精确的多目标检测模型。 YOLO车辆检测三类别数据集包含1793张图片，适用于车辆检测任务。该数据集中的标签类型包括VOC格式和YOLO格式两种，类别名称分别为car、bus和truck。每张图中可能含有多个目标对象，并且这些目标在图像中清晰可见。
     
  • Car-Pedestrian-Detector: 用于识别道路车辆与行人的检测系统
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    Car-Pedestrian-Detector是一款先进的智能交通监控工具，专为准确识别道路上的汽车和行人设计。该系统利用高级算法确保公共安全，减少交通事故风险。 《Car-Pedestrian-Detector：智能交通监控的实用工具》在现代交通系统中，安全是首要考虑的问题，而车辆与行人的检测技术在保障道路安全方面扮演着至关重要的角色。“Car-Pedestrian-Detector”项目正是为了解决这一问题而设计的。该项目利用计算机视觉技术实时识别并定位道路上的汽车和行人，从而提供有效的预警和支持决策。 本段落将深入探讨该系统的核心技术和实现方法，并讨论其在实际应用中的价值。项目基于Python编程语言开发，这使得代码具有高度可移植性和灵活性。OpenCV（开源计算机视觉库）是该项目的关键依赖项之一，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。通过使用预训练的数据集来训练机器学习模型，“Car-Pedestrian-Detector”能够实现目标检测。 在本项目中，可能采用了Haar级联分类器这一基于特征的机器学习算法。该方法特别适合于人脸、行人等特定对象的检测。其工作原理是通过大量正负样本进行训练，形成一系列的特征级联，并利用弱分类器（如Adaboost）组成强分类器。在检测过程中，图像中的每个区域都会被依次检查；如果所有级联都通过，则认为该区域包含目标对象。这种算法的优点在于能够在复杂背景中快速、准确地定位目标，同时对计算资源的需求相对较低。 项目开发者可能首先使用OpenCV提供的预训练模型进行初步的汽车和行人检测，并利用非极大值抑制（NMS）等后处理步骤优化结果以消除重复的检测框。此外，“Car-Pedestrian-Detector”系统还涉及实时视频流处理，要求算法高效地在短时间内处理大量帧数据，确保系统的响应速度。 此类检测系统可以广泛应用于智能交通监控、自动驾驶车辆和城市安全监控等领域。例如，在监测交通流量时辅助管理预防交通事故；为自动驾驶提供关键的环境感知信息以帮助做出决策；发现异常行为如行人非法进入禁止通行区域或汽车非法停靠等事件，从而确保公共安全。 综上所述，“Car-Pedestrian-Detector”项目是计算机视觉和机器学习技术在交通领域的成功实践。它结合了Python语言的便利性、OpenCV的强大功能以及Haar级联分类器的高效性，为道路安全提供了一种智能化解决方案。随着相关技术的发展，类似系统有望在未来实现更高级别的自动化与智能化，进一步提升整个交通系统的安全性及效率水平。
     
  • 行人目标检测数据集（YOLO-People-Detection-Dataset-1）.zip
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    这是一个专门用于行人目标检测的数据集，包含多种场景下的行人图像，旨在优化和评估如YOLO等算法在行人识别任务中的性能。下载后请根据说明使用。 数据集包含7000多张YOLO行人目标检测图片，并已按照train、val、test进行划分。目录结构已在data.yaml文件中配置好：names: [Person]，train: ./train/images, val: ./valid/images, test: ./test/images。yolov5、yolov7和yolov8等算法可以直接使用此数据集训练模型，并参考相关博客中的数据集和检测结果。
     
  • 车辆检测、车距检测、行人检测及车辆识别技术（含Yolo V5最新版本代码）.docx
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    本文档深入探讨了车辆检测、车距测量、行人识别和车辆识别的关键技术，并提供了最新的YOLOv5代码实例，助力自动驾驶与智能交通系统开发。 车辆检测、车距检测、行人检测、车辆识别以及车距预测（附Yolo V5最新版源码）涉及到的技术细节如下： 二、单目测距原理：在一张图像中，假设有一个位于地面上的车辆，其接触点Q必然处于地面。因此可以计算出该点的深度值。具体的求解过程较为复杂，这里直接提供截图来展示关键步骤。 具体来说，在进行单目测距时，真实世界中的一个特定位置（比如车辆上的某个点）在相机成像后的图像上对应为一点Q。此点到图像中心o1沿y轴的距离是o1p’。通过将这个距离除以像素焦距fy（单位：像素），并求arctan值，可以得到角度b’的大小。 三、准备工作 首先需要从GitHub下载Yolov5的相关代码，并确保安装了版本声明中所需的库文件，比如matplotlib>=3等依赖项。