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针对视频的自动暴力检测数据集

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简介：
本数据集专为视频中的暴力行为自动识别设计，包含大量标注样本，旨在提升算法在复杂场景下的准确率与效率。 该数据集包含350个视频剪辑，并被标记为“非暴力”或“暴力”，用于训练和测试检测视频中的暴力行为的算法。特别地，记录了大量非暴力场景，以避免在快速移动及与暴力动作相似的情况下产生误报（如拥抱、拍手、狂喜等）。数据集分为两个主要目录：“non-violent” 和 “violent”。每个目录下又细分为“cam1”和“cam2”，其中，“non-violent/cam1”包含60个视频剪辑，其它结构类似。

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  • 针对视频的自动暴力检测数据集
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    本数据集专为视频中的暴力行为自动识别设计，包含大量标注样本，旨在提升算法在复杂场景下的准确率与效率。 该数据集包含350个视频剪辑，并被标记为“非暴力”或“暴力”，用于训练和测试检测视频中的暴力行为的算法。特别地，记录了大量非暴力场景，以避免在快速移动及与暴力动作相似的情况下产生误报（如拥抱、拍手、狂喜等）。数据集分为两个主要目录：“non-violent” 和 “violent”。每个目录下又细分为“cam1”和“cam2”，其中，“non-violent/cam1”包含60个视频剪辑，其它结构类似。
     
  • VioAudio暴力音频检测数据集.rar
    优质
    VioAudio暴力音频检测数据集包含丰富的标注音频文件，旨在用于训练和评估机器学习模型在识别暴力内容方面的性能，促进相关研究与应用发展。 VioAudio数据集包含100个暴力音频文件和100个非暴力音频文件。原始数据来源于MediaEval2012中的电影音频片段。该数据集的构建目的是为了比较在听觉通道中不同算法的效果。值得注意的是，非暴力音频样本可能包括打斗声、尖叫声、撞车声以及爆炸声等声音元素。
     
  • 针对跌倒检测的视频数据分析
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    本研究聚焦于通过视频数据进行跌倒事件的自动检测与分析，旨在开发高效算法以识别老年人或行动不便者在日常生活中的跌倒情况，从而及时提供援助。 Python实现基于SVM和背景减除法的跌倒识别算法 该程序仅适合用于学习和参考思路,性能受限于数据集的质量以及特征的提取和处理方法。由于本人训练使用的数据集太大无法上传，请在运行前查看readme.txt文件，按照说明下载所需的数据集，并修改main.py中的路径以适应当前环境。 此项目使用YOLO目标检测模型进行单一类别（跌倒事件）识别,包含10000张图片用于训练和测试。
     
  • 针对视频的目标检测
    优质
    本项目聚焦于视频中的目标检测技术研究与应用开发，旨在提升复杂场景下的识别精度与实时性能，推动智能监控、自动驾驶等领域的发展。 这段文字描述的是一个完整且可以直接运行的深度学习代码，适用于视频目标检测。
     
  • 针对运动目标检测的视频应用
    优质
    本研究专注于开发先进的算法和技术，以提高在各种动态环境中对运动目标的精确检测能力，并探索其在视频分析中的广泛应用。 最近在进行本科毕业设计，研究主题是运动目标检测与跟踪。我在网上搜集了许多数据集，并从中筛选出了一份特别的数据集：它包含了“跑”和“走”的视频各十个。这些视频非常干净，能够获得很好的运动目标检测效果。
     
  • 针对目标检测的轮胎数据集
    优质
    本数据集专为提升目标检测算法在轮胎识别领域的性能而设计，包含大量标注清晰的轮胎图像样本。 汽车轮胎分类图像数据集包含两类：正常轮胎和缺损轮胎。该数据集用于目标检测、深度学习以及YOLOv5模型的应用。
     
  • 人群中的暴力行为视频数据库
    优质
    人群中的暴力行为视频数据库是一个包含多种类型人群暴力事件视频资料的数据集合，旨在支持学术研究和算法开发。该数据库详细记录了不同场景下的暴力行为，为学者、研究人员及开发者提供了宝贵的资源，以促进相关技术的进步与应用。 这是一个包含正常人群行为和暴力行为的数据库，视频素材来源于YouTube，总大小为150M。由于视频清晰度不高，该数据库适用于暴力行为检测的研究。
     
  • 针对吸烟行为的目标检测数据集
    优质
    本研究构建了一个专注于识别和定位图像中吸烟行为的目标检测数据集，为相关领域提供高质量训练资源。 吸烟检测数据集包含了一系列用于识别和分析吸烟行为的数据样本。这些数据可以被用来训练机器学习模型，以提高对吸烟活动的自动检测能力。通过使用这样的数据集，研究人员能够开发出更准确、高效的算法来监测公共场合中的吸烟现象，并为相关健康政策提供支持。
     
  • 针对苹果缺陷的目标检测数据集
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    本数据集专注于识别和分类苹果在图像中的各种缺陷，旨在为农业及食品行业提供精准可靠的苹果质量评估工具。 该数据集包含七百多张苹果的照片及其对应的标签XML文件，适用于目标检测练习。希望对深度学习初学者有所帮助（研究此数据集可能不太合适）。
     
  • 针对阿尔茨海默病检测的数据集
    优质
    本数据集专为阿尔茨海默病早期检测设计，包含大量神经影像学及临床信息，旨在支持科研人员开发高效诊断工具与算法。 这个数据集旨在帮助检测阿尔茨海默病的进展。它包含了100人的MRI图像作为训练数据以及35人的图像作为测试数据，所有图片都是为患有老年痴呆症的人拍摄的，并且这些图像是经过海马腺分割处理的。