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抽烟与通话的手机数据集

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简介:
该数据集专注于研究人们在吸烟和使用手机之间的关联行为,收集了大量关于个体同时进行这两种活动的具体信息。通过分析这些数据,研究人员能够深入了解人们的习惯模式,并探索如何利用这一知识来设计更有效的公共卫生干预措施。 数据为网络爬取所得,涵盖手机部分的信息,可用于识别打电话行为及相关任务属性分析。目前数据总量超过3万条(并持续增加),其中包括一些私有数据,适合用于训练基线模型。如有需要获取更多数据,请通过邮件联系yuanc000000@gmail.com。

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    该数据集专注于研究人们在吸烟和使用手机之间的关联行为,收集了大量关于个体同时进行这两种活动的具体信息。通过分析这些数据,研究人员能够深入了解人们的习惯模式,并探索如何利用这一知识来设计更有效的公共卫生干预措施。 数据为网络爬取所得,涵盖手机部分的信息,可用于识别打电话行为及相关任务属性分析。目前数据总量超过3万条(并持续增加),其中包括一些私有数据,适合用于训练基线模型。如有需要获取更多数据,请通过邮件联系yuanc000000@gmail.com。
  • 行为
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    该数据集包含了在不同吸烟状态下人们的通话行为记录,旨在研究吸烟对个体通讯习惯的影响。 抽烟及打电话行为数据集适用于深度学习用户进行抽烟或打电话行为检测。该数据集中共有5373张图像:打电话的数据有1227张,吸烟的数据有2168张,正常状态下的数据有1978张。
  • 场景
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    抽烟场景数据集是一系列标注了人们在不同环境中吸烟行为的图片和视频集合,为研究和开发监控健康行为的技术提供支持。 抽烟数据集包含两个部分:JPEGImages文件夹与Annotations文件夹。JPEGImages文件夹内有超过4400张各种场景下的抽烟图像;而Annotations文件夹则存放着对应每一张图片的xml标注文件,共有超过4600个抽烟行为的标注框。 这些图片和对应的标注是由人工使用labelimg工具完成,并且数据集中的照片清晰、场景广泛,经过精心挑选。因此该数据集适用于各种场景下的抽烟检测任务,可以作为模板应用于特定场合下抽烟行为识别的研究与开发中。在需要针对特殊环境进行训练时,只需添加少量特定场景的数据即可满足需求。 此数据集省去了收集图像和人工标注的时间成本,并可以直接用于工程化应用。
  • 检测-吸识别.zip
    优质
    该数据集包含大量标记的图像和视频片段,用于训练机器学习模型以检测和识别吸烟行为。非常适合相关研究和开发使用。 吸烟检测数据集—抽烟检测识别数据集.zip 包含3000张已标注图片及2000张未标注图片。
  • 近五千张行为
    优质
    本数据集收录了接近5000张图片,全面记录并分析各种抽烟及吸烟的行为模式,为研究烟草使用提供宝贵的视觉资料。 数据集中大约有五千张已标注的图片可供直接使用,并适用于多种场景。你可以选择从这些图片中选取一部分与自己的图片一起使用,或者直接全部采用。
  • 识别检测(smoke.zip)
    优质
    抽烟识别与检测数据集包含了多种情境下人们吸烟的照片和视频片段,旨在帮助开发能够准确识别抽烟行为的人工智能模型。 抽烟检测和抽烟识别数据集
  • (VOC格式).rar
    优质
    该数据集包含各类图像及其标注信息,特别聚焦于吸烟行为的不同场景。采用VOC格式存储,便于研究人员和开发者使用。 VOC格式抽烟数据集包含了用于识别图像中吸烟行为的标记数据。该数据集适用于训练机器学习模型以检测图片中的抽烟场景。
  • 民注意:Yolov5检测.rar
    优质
    本资源提供了一个基于YOLOv5框架的抽烟行为检测的数据集,旨在帮助开发者和研究人员训练、优化抽烟识别模型。 资源内容:yolov5抽烟检测数据集.rar 该数据集包括2500张图片及其相应的text文本标注文件,其中包含了类别标签及烟的坐标位置,并已按照训练集、测试集和验证集进行划分,可以直接用于模型训练,经实际测试有效。 适用对象: - 计算机专业大学生课程设计与毕业设计 - 电子信息工程专业学生项目研究 - 数学专业的相关课题 作者介绍:某大型企业资深算法工程师,在Matlab、Python、C/C++和Java等编程语言以及YOLO目标检测算法方面有十年的工作经验。擅长计算机视觉技术,包括但不限于目标检测模型开发、智能优化算法设计与实现、神经网络预测建模、信号处理分析及图像处理等多种领域内的仿真实验研究工作。欢迎交流学习。
  • 基于YOLOv5检测
    优质
    本数据集专为优化YOLOv5模型设计,聚焦于抽烟行为的识别与分类,旨在提升公共空间监控系统的准确性和效率。 YOLOv5抽烟检测数据集已准备好,格式为txt文件,并且训练集、测试集和验证集已经划分好,可以直接用于模型训练,亲测有效。