机械式显示屏数字燃气表读数区域检测数据集

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
该数据集专注于机械式显示屏数字燃气表读数区的信息提取与识别，包含大量标注图像，旨在提升自动抄表系统的准确性和效率。数字燃气表读数区域检测数据集（机械式显示屏）已完成标注。（关键点检测 + 目标检测）可以进行读数区域的关键点检测。也可以进行目标检测。总共包含1071张.jpg图像以及对应的1071个.txt标注文件。这些数据经过了多种增强操作，包括旋转、缩放和平移等处理。每个txt标注文件的内容如下：类别、x坐标、y坐标、宽度（w）、高度（h），接着是读数区域左上角(x1,y1)、右上角(x2,y2)、右下角(x3,y3)和左下角(x4,y4)，这些坐标的值为归一化后的数值。此数据集的应用范围广泛，可用于科研项目、毕业设计等实际需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

机械式显示屏数字燃气表读数区域检测数据集

优质

该数据集专注于机械式显示屏数字燃气表读数区的信息提取与识别，包含大量标注图像，旨在提升自动抄表系统的准确性和效率。数字燃气表读数区域检测数据集（机械式显示屏）已完成标注。（关键点检测 + 目标检测）可以进行读数区域的关键点检测。也可以进行目标检测。总共包含1071张.jpg图像以及对应的1071个.txt标注文件。这些数据经过了多种增强操作，包括旋转、缩放和平移等处理。每个txt标注文件的内容如下：类别、x坐标、y坐标、宽度（w）、高度（h），接着是读数区域左上角(x1,y1)、右上角(x2,y2)、右下角(x3,y3)和左下角(x4,y4)，这些坐标的值为归一化后的数值。此数据集的应用范围广泛，可用于科研项目、毕业设计等实际需求。

数字仪表读数区检测数据集2

优质

本数据集包含大量工业设备的数字仪表图像，旨在训练模型自动识别并提取仪表盘上的读数信息，适用于自动化监控和数据分析场景。数字仪表读数区域检测数据集（电子式显示屏）已完成标注。该数据集中包含了关键点检测与目标检测的全部内容，可以用于进行读数区域的关键点及目标检测任务。此数据集共包含2680张.jpg图像及其对应的2680个.txt标注文件。此外，还进行了多种数据增强操作（如旋转、缩放和平移等），以增加模型训练时的数据多样性。每个txt标注文件中的内容包括：类别、x坐标、y坐标、宽度w和高度h以及四个顶点的归一化坐标(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3) 和 (x4, y4)，前五项为YOLO格式，后八项代表读数区域左上角、右上角、右下角和左下的位置。该数据集具有广泛的应用场景，适用于科研项目、毕业设计以及实际工作需求。

社区检测数据集：football示例

优质

football数据集是用于社群结构分析的经典案例，包含11个重叠社团的网络拓扑结构，广泛应用于社区检测算法的研究与验证。用于社区发现算法测试的公共数据集是football联赛数据集，这是大家公认的数据集。

YOLO数字仪表盘读数数据集

优质

YOLO数字仪表盘读数数据集是一款专为训练和测试目标检测算法设计的数据集合，包含多种复杂环境下的仪表图像及其精确标注信息。 YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用于计算机视觉领域的实时目标检测系统，在图像识别和物体检测方面具有高效性和准确性，并占据了重要地位。在这个名为“YOLO数字仪表读数数据集”的资源中，我们发现了一组专门为训练YOLO模型设计的训练数据，目的是帮助该模型学习如何在数字万用表上准确地识別读数。这个数据集包含1156张图像，其中702张用于训练（约占总数的60%），以让模型掌握各种仪表读数的特点；228张作为验证集使用（占总数量的大约20%，主要用于评估和调整超参数）；另外有226张被用作测试集（同样占比大约为20%，在最终训练完成后用于独立地检验模型的泛化能力，以确保它能够处理未见过的数据）。数据集中共有12个类别：包括从零到九这十个数字、一个负号以及一个小数点。这意味着该模型不仅需要识别单个数字，还需要理解如何正确读取带有小数和负值的情况。为了训练YOLO模型，我们需要对图像进行预处理步骤如缩放、归一化等，并为每个目标物体创建边界框标签。这些标签将帮助YOLO通过反向传播算法更新权重，以缩小预测的边界框与实际位置之间的差距并优化类别概率估计。由于YOLO采用了一次性全图检测的方式，因此它能够快速处理图像并且可以同时识别出多个不同大小和比例的目标。在训练过程中使用验证集进行中期评估，并根据结果调整模型参数（如学习率、批大小等）。最后通过测试集来全面检验模型的性能表现，确保其具有良好的泛化能力。总的来说，“YOLO数字仪表读数数据集”是一个专门用于训练YOLO识别万用表读数的重要资源，涵盖了所有必要的元素从基本数字到负号和小数点，并为在工业自动化、远程监控等领域中的应用奠定了基础。

数字电表读数检测图像数据集（含3300余张图片，VOC格式标签，包含电表编号及读数）

优质

本数据集包含了超过3300张图片，采用VOC格式标注，详细记录了电表的编号与读数信息，适用于数字电表读数检测的研究与应用。该数据集专门用于数字电表读数检测的训练与验证任务，包含3300多张精心标注的图像。这些图像旨在支持计算机视觉算法尤其是深度学习模型的学习过程，并提高电力公司的运营效率。 1. 数据结构：此数据集按照PASCAL VOC标准构建，这是一种广泛应用于目标检测和语义分割的数据格式规范。这意味着每一张图片都配有相应的XML文件来记录电表的位置、编号及读数区域等信息。 2. 图像内容：图像涵盖了各种条件下的数字电表样本，如不同的光照强度与角度变化，并且包括了室内室外的多种环境背景和设计类型，以确保模型能够适应现实世界中的多样化情况。 3. 标注详情：对于每一张图片而言，标注不仅限于定位电表的位置还具体到了编号区域及读数区。这有助于训练深度学习算法准确地识别并解析每个数字信息，这对于提升基于卷积神经网络（CNN）的物体检测和字符辨识模型至关重要。 4. 数据扩充：该数据集通过一系列的数据增强技术从原始2000张图像扩展到了超过3300张。这些方法包括但不限于旋转、缩放以及颜色变换等操作，以提高训练样本多样性并防止过拟合现象的发生，从而优化模型的泛化能力。 5. 应用场景：利用该数据集进行深度学习模型训练可以应用于智能家居系统中的自动读表功能、电力公司后台系统的自动化录入任务或物联网设备实时监控等领域。此外，它也为研究者们提供了一个理想的平台来测试和改进目标检测与字符识别算法的性能表现。 6. 训练及评估：在开发过程中通常会将数据集划分为训练集、验证集以及测试集三部分。其中，训练集合用于模型参数的学习阶段；而验证集合则用来调整超参并监控过拟合风险；最后通过测试集合来全面衡量最终的模型表现情况。 7. 深度学习框架：在处理该数据集中可以采用TensorFlow、PyTorch或Keras等深度学习平台，并结合诸如YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）或者Faster R-CNN这类预训练模型来实施迁移学习策略，或是直接构建端到端的序列识别架构如CRNN。总的来说，这个数字电表读数检测图像数据集为开发和优化自动数字识别系统提供了宝贵的资源，并推动了智能电网技术的进步。同时它也为计算机视觉的研究领域提供了一个具有挑战性的实验平台。

LED数字显示器数据集

优质

本数据集包含多种LED数字显示器图像，涵盖不同数值、光照条件及噪声干扰，旨在促进光学字符识别技术的发展与应用。 LED数码管数据集包含各种数字图片，请将它们分类整理好。

PLC数字显示屏

优质

PLC数字显示屏是一种用于显示PLC控制系统数据和状态信息的设备，广泛应用于工业自动化领域，帮助操作人员实时监控生产过程。使用GX Works2编写数码管显示代码时，主要采用梯形图编程方式进行程序设计。

数字数据集（数码管显示）.zip

优质

本资源包包含一系列用于显示数字和数据的数码管显示组件，适用于电子设计与编程学习，帮助用户直观理解数字在电子产品中的呈现方式。数码管数据集包含了大量与数码管相关的数据和技术资料。这些资源对于研究、开发以及学习数字显示技术非常有帮助。通过使用这样的数据集，研究人员能够更好地理解如何优化数码管的性能，并探索新的应用领域。此外，它还为教育工作者提供了一个宝贵的工具，用于教学和培训学生关于现代电子设备的工作原理。

LCD显示屏示字母数字

优质

这款LCD显示屏能够清晰显示字母和数字信息，适用于各种需要简单文字提示或数据展示的应用场景。其低功耗、长寿命的特点使其成为众多设备的理想选择。 LCD可以显示数字、字母或自定义的文字内容。可以选择12864或1602型号的LCD屏幕来实现这一功能。