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香港夜间车辆图像数据集。

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简介：
该数据集涵盖香港夜间场景中不同类型的车辆图像，具体包含小汽车、出租车、巴士以及小型巴士等多种车辆类型，特别适用于夜间车辆检测与识别相关的研究工作。

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  • 香港夜间车辆图像数据集
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    本数据集收录了香港夜间各种环境下的车辆图像，旨在为低光照条件下的计算机视觉研究提供支持。 香港夜间多种类型车辆图像数据集：包括小汽车、出租车、巴士、小巴等，可用于夜间车辆检测识别研究。
     
  • 已标注的夜间车辆检测数据集
    优质
    本数据集包含大量经过严格标注的夜间车辆图像，旨在为自动驾驶及智能交通系统中的夜间场景识别与目标检测研究提供支持。 夜间车辆监测数据集已包含标注好的xml标签文件，分为训练集和测试集，总共有大约10000张图片。
     
  • 夜间高速公路车辆数据训练集.zip
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    本资源为夜间高速公路车辆数据训练集，包含大量夜间高速公路行驶车辆图像及信息，适用于自动驾驶系统中目标识别与追踪算法的深度学习模型训练。 这些图片是在高速公路上通过车载前置摄像头拍摄的夜间前方车辆背面的照片。总共有5576张图片，其中分辨率为640*360的有2664张，分辨率为720*405的有2912张。
     
  • 夜间车辆识别的数据集（目标检测）
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    本数据集专为夜间复杂环境下的车辆识别设计，包含大量标注清晰的图像样本，旨在提升模型在低光照条件下的目标检测能力。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及更高版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含夜间车辆、交通灯和其他交通目标识别。类别涵盖 car（汽车）、pedestrian（行人）、traffic light（交通灯）、traffic sign（路标） 、bicycle （自行车） 、bus （公交车） 、truck （卡车）和 rider（骑车人）。数据集包括5000张图片，以及相应的txt标签文件和指定类别信息的yaml文件。此外还有xml格式的标签文件提供。所有图像已按训练集、验证集及测试集划分好，可以直接用于模型训练。
     
  • Yolov5夜间车辆检测方案+权重+标注数据集+PyQt界面
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    本项目提供了一种基于Yolov5的夜间车辆检测解决方案，包含预训练模型权重及标注数据集，并集成PyQt用户界面。 该项目使用YOLOv5进行夜间场景下的车辆检测。训练权重基于几千张包含道路车辆的数据集，在输入尺寸为640x640的情况下获得，模型的mAP值达到90%以上。此外，项目代码包括一个pyqt界面，支持图片、视频以及调用摄像头进行实时目标检测，并提供相应的选择项。 数据集中包含了行人和汽车两类物体，标签文件分别以txt和xml格式保存在两个不同的文件夹中。整个系统基于PyTorch框架编写，使用Python语言实现。
     
  • 车辆目标检测数据集 - 汽车图像与卫星遥感图 - 人工智能车辆数据集
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    本数据集包含汽车图像及卫星遥感图片，专为车辆目标检测设计，适用于训练和评估人工智能模型在不同场景下的车辆识别能力。 这是一批车辆的数据集，包含三种类型的机动车：轿车、巴士以及卡车。数据集可用于人工智能目标检测算法的研究。图片总数为1000张，尺寸统一为1024x1024像素的RGB彩色图像，并且是通过卫星拍摄得到的可见光成像照片。所有图片都已标注完毕，标签格式采用pascal voc标准（xml文件）。
     
  • MATLAB夜间车牌识别图像程序
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    本程序利用MATLAB实现夜间复杂环境下的车牌自动识别功能，通过图像处理技术优化车牌区域检测与字符识别精度，适用于车辆监控和智能交通系统。 在图像处理与计算机视觉领域内，夜间车牌识别是一项具有挑战性的任务。由于低光照条件的影响，该过程中的图像质量通常会下降，并且增加了识别难度。MATLAB是一款广泛应用于数值计算、数据分析以及包括车牌识别在内的模式识别的软件工具。 此“MATLAB夜间车牌识别程序”可能通过一系列的图像预处理步骤、特征提取和分类算法来实现对夜间环境下的车牌有效识别： 首先，进行图像预处理以提升质量与清晰度。这主要包括以下操作： 1. 去除噪声：使用如`wiener2`或`medfilt2`等函数过滤掉椒盐噪声或高斯噪声。 2. 调整亮度和对比度：利用`imadjust`函数优化图像的视觉效果，使车牌区域更加清晰可见。 3. 边缘检测与二值化处理：通过Canny、Sobel或Prewitt边缘检测算法找出图像中的重要轮廓，并使用`imbinarize`或者`.threshold_otsu`等方法将图像转换为黑白形式。 接下来是特征提取阶段，用于识别出车牌的特定属性： 1. 垂直投影分析：通过垂直方向上的投影确定车牌行数和宽度。 2. 水平投影与连通成分分析：利用水平投影检测到字符长度，并使用`bwlabel`及`regionprops`函数分离单个字符。 3. 形态学操作：包括膨胀、腐蚀等处理方式，有助于清理并区分字符。 最后是分类阶段，应用机器学习或深度学习模型来识别每个单独的字符。在MATLAB中可以采用以下方法： 1. 支持向量机(SVM)：通过`fitcsvm`函数训练SVM模型以基于先前提取到的特征进行准确分类。 2. 卷积神经网络(CNN)：使用`deepLearningNetwork`和`trainNetwork`等工具构建并优化CNN模型，实现高效识别任务。 3. 集成学习策略：如随机森林或梯度提升决策树算法可以进一步提高整体准确性。 该程序可能结合上述技术以应对夜间环境带来的复杂挑战。为了持续改进性能，在实际应用中还需考虑诸如光照补偿、颜色空间转换（例如RGB到HSI）等措施，并不断调整与优化训练数据集的定制化设置，从而在各种场景下实现最佳识别效果。
     
  • 香港卫星图像（包括各小岛）
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    本图集展示香港地区的高分辨率卫星影像，涵盖主陆地及周边多个岛屿，为城市规划、地理研究与旅游提供详尽视角。 香港卫星影像的谷歌地图15级版本已用7zip打包好，解压后大小约为2.5GB左右。如需下载更高清晰度的地图，请自行前往图新地球网站获取。