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灭火器标识文件及图片:3625份

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简介:
本资料集包含详尽的灭火器标识文件与高清图片共3625份,涵盖各类灭火设备的标准标签和使用说明,旨在提升公众消防安全意识。 灭火器标注文件与图片:3625张。

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    本资料集包含详尽的灭火器标识文件与高清图片共3625份,涵盖各类灭火设备的标准标签和使用说明,旨在提升公众消防安全意识。 灭火器标注文件与图片:3625张。
  • STM32F1小车程序——
    优质
    本项目是一款基于STM32F1微控制器开发的智能灭火小车程序。通过传感器检测火源,并利用电机驱动系统精确控制方向与速度,自动完成灭火任务,展现高效可靠的自动化解决方案。 STM32灭火小车程序用于省赛获奖的灭火机器人,采用stm32f1系列单片机。压缩包密码:xiefeng3321。
  • 正版VOC格式数据集-含5156张
    优质
    该数据集包含5156张正版VOC格式图片,专为灭火器识别与分类设计,适用于训练图像识别模型,提高消防安全设备检测效率。 数据集格式采用Pascal VOC标准(仅包含jpg图片及其对应的xml文件)。该数据集中共有5156张图片及相应的标注文件,共计涵盖一个类别的标签:fe。对于类别fe的标记数量总计为7762个框。使用的标注工具是labelImg。
  • 201510240803人V5.2比赛专用版.zip_单机 机人_机人大赛_功能
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    该压缩包包含2015年版本的灭火机器人软件,适用于机器人大赛中的灭火任务。此版本进行了多项优化和改进,专为竞赛设计。支持单片机控制,具备高效的灭火功能。 机器人大赛的灭火机器人代码使用了STM32F103单片机。
  • 基于单机技术的
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    本项目设计了一款基于单片机控制技术的智能灭火机器人,旨在高效应对火灾事故。该机器人配备有先进的传感器和喷射系统,能够自动识别火源并迅速实施精准灭火作业,有效减少人员伤亡与财产损失风险。 随着社会的发展,现代建筑的结构与户外环境日益复杂,电器使用的普及也增加了火灾的风险。智能灭火机器人的出现有效地提高了安全防护水平,并减少了消防人员的安全隐患。 这种机器人采用单片机进行控制,实现了自动化操作,简化了传统消防程序的同时提升了火灾预警能力,降低了扑灭火灾的操作难度。
  • 人的代码
    优质
    《灭火机器人的代码》是一份详细记录和解释如何编写、调试及优化用于自动扑灭初期火灾机器人程序的指南。它涵盖了从基础编程知识到高级算法应用的所有内容。 灭火机器人程序代码供大家学习与探讨,相互进步。使用C语言编写。
  • 消防人.rar
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    本资源介绍了一种先进的消防灭火机器人,具备自主导航、火源识别及高效灭火能力,适用于高层建筑和危险环境中的火灾救援。 灭火机器人通过摄像头追踪火源并识别火焰,使用PWM输出控制电机带动风扇吹灭火灾。
  • 机驱动的嵌入式人研究论
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    本论文探讨了基于单片机控制的嵌入式灭火机器人的设计与实现,涵盖硬件选型、软件开发及系统测试等方面。 本段落主要探讨了基于低功耗高性能ATmega16单片机的灭火机器人控制系统的设计与实现。该系统的核心在于通过高效的单片机技术结合多种传感器技术来实现对灭火机器人的精准控制,使其能够自动识别火源、避障并执行灭火任务。 在控制系统中,ATmega16单片机起到了关键作用。它通过IO口对外部设备进行实时监控和控制,并利用脉宽调制(PWM)技术调整直流电机的转速以精确地控制小车的速度与方向。PWM是一种高效的调节电机速度的技术,能够根据改变脉冲宽度来实现对电机平均功率的无级变速。 在避障及寻火过程中,机器人配备了多种传感器:反射式红外光电开关用于检测周围障碍物并帮助调整行驶路径;TCRT5000光电传感器则通过其红外线接收管感知火源发出的热量,并启动小风扇进行灭火。此外,ST168光电对管负责检测灭火区域边界以防止机器人超出设定范围。 整个系统设计充分考虑了硬件配置的合理性及控制方案优化,在复杂环境中实现自主导航和定位目标火源的同时确保安全高效地完成任务。当遇到障碍物时能够根据传感器数据进行路径规划,找到火源后启动小风扇实施灭火,并在完成后继续寻找下一个区域直至完成所有区域的灭火工作。 关键技术包括脉宽调制技术的应用、多类型传感器集成以及基于单片机的实时控制策略。这些技术综合应用使得机器人能够在复杂环境中实现自主导航和火源定位,大大提高了灭火效率及安全性。 总结来说,本段落的研究展示了嵌入式系统在灭火机器人领域的成功应用,通过结合单片机技术和多种传感器实现了对机器人的智能化控制。这一成果不仅为消防领域提供了重要的实践意义,也为未来智能机器人技术的发展提供了有价值的参考与借鉴。关键词包括脉宽调制、传感器技术和灭火机器人设计等关键元素共同构建了一个高效可靠的自动灭火系统。
  • 《数据集》检测数据集《目检测》
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    该数据集专为灭火器状态的目标检测设计,包含了大量标注清晰的图像和视频资料,旨在提升对不同环境下灭火器识别的准确性和效率。 YOLO与VOC格式的灭火器识别数据集适用于包括YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等在内的多种模型训练。该数据集中唯一的类别是“extinguisher”,包含3262张图片,以及相应的标签文件和yaml配置文件。 这个数据集专门为训练目标检测算法设计,主要关注于识别图像中的灭火器对象。它采用了YOLO(You Only Look Once)格式的标注方式,这种实时物体检测系统以其高效性和准确性而闻名,并且通常包括了用于模型训练的图片、文本标签以及类别信息配置文件。 除了YOLO标准之外,数据集还包含了VOC (Visual Object Classes) 格式的xml标注文件。这些文件详细记录了图像中灭火器的位置和分类信息,非常适合于多种目标检测模型的训练任务。 为了确保最佳的学习效果并评估算法性能,在该数据集中图片被明确地划分成了三个不同的集合:训练集、验证集以及测试集。这有助于开发者在调整超参数时进行有效的学习,并最终对模型的表现进行全面评价。 此数据集包含3262张图像,为深度学习模型提供了充分的样本数量来提高识别精度和泛化能力。由于其广泛的适用性和对未来技术发展的适应性,该数据集已经预处理并适配于不同版本的YOLO算法(包括但不限于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7等),这使得研究人员可以方便地进行模型比较与进一步的研究开发工作。 总体而言,灭火器识别数据集在目标检测技术的应用研究中具有重要的实用价值。它不仅为科研人员提供了丰富的训练素材,也为深度学习算法的性能评估和优化提供了一定的支持。