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煤矸石识别的数据集（目标检测）

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简介：
本数据集专注于煤矸石识别，采用目标检测技术，旨在提高煤矿废弃物处理效率与安全性。含丰富标注图像，助力AI模型训练与优化。 该数据集包含YOLO与VOC格式的煤矸石图像，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。类别包括Coal（煤炭）和Rock（岩石），共有3091张图片。文件中包含了图片、txt标签以及指定类别的yaml配置文件，并且已经将数据划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。

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  • 煤矸石识别的数据集（目标检测）
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    本数据集专注于煤矸石识别，采用目标检测技术，旨在提高煤矿废弃物处理效率与安全性。含丰富标注图像，助力AI模型训练与优化。 该数据集包含YOLO与VOC格式的煤矸石图像，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。类别包括Coal（煤炭）和Rock（岩石），共有3091张图片。文件中包含了图片、txt标签以及指定类别的yaml配置文件，并且已经将数据划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。
     
  • 适用于真实场景的煤矸石目标检测数据集，可用于YOLOv5/v6/v7/v8模型训练
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    本数据集专为真实场景设计，包含大量标注煤矸石图像，适配YOLOv5至v8系列模型训练需求，助力提升工业现场安全监测精度与效率。 真实场景下采集的煤矸石训练数据集包含891张图片；验证数据集包含404张图片。数据集类别定义如下：0代表煤炭（coal），1代表矸石（gangue），2代表煤炭和矸石的混合物（coal and gangue）。所有数据都有对应的标签，可以直接提供给YOLO网络进行训练，并且数据集已经划分好。 具体指标为： - 煤炭mAP@.5：0.896 - 矸石mAP@.5：0.811 - 煤炭和矸石的混合物mAP@.5：0.919
     
  • 煤矸石粒度的MATLAB数字图像处理代码检测
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    本项目利用MATLAB开发了一套针对煤矸石粒度分析的数字图像处理系统，通过算法优化实现了高效准确的煤矸石颗粒尺寸测量与统计。 在数字图像处理中，通过自适应直方图均衡增强图像对比度后，进行开运算以检测粒度并绘制相关图表。
     
  • 煤矸分类识别代码
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    《煤矸分类识别代码》是一部关于煤炭工业技术标准的著作，提供了煤矸石分类与识别的技术规范和编码规则，是煤炭资源综合利用的重要参考文献。 该压缩包主要包括煤矸分选样本图片、测试图片、软件测试效果图片、Halcon代码以及C#与Halcon联合编程的工程软件代码。视觉分选所用相机为DALSA公司的Genie Nano M2590 NIR型号。 注意事项： 1. 运行Halcon代码时请修改图片路径。 2. 使用C#和Halcon联合编写的程序运行前，请确保电脑上已安装了Halcon 12版本。如果未安装，可以自行下载并安装该软件。压缩包内包含有Halcon的破解版。
     
  • 数据集：路面坑洼识别的目标检测数据集
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    本数据集专为路面坑洼识别设计，包含大量标注图像，旨在推动目标检测算法在道路维护与智能驾驶中的应用与发展。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10）、Faster R-CNN 和 SSD等模型的训练，包含681张图片以及对应的txt标签文件。此外，还提供了一个指定类别信息的yaml文件和xml格式的标签文件。