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室内环境识别数据集-indoorCVPR_09

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简介：
室内环境识别数据集-IndoorCVPR_09是由华盛顿大学计算机科学与工程学院研发的一个包含多种室内场景图像的数据集合，旨在促进室内视觉理解的研究。 数据集包含67个室内类别，共计15,620张图像。每个类别的图像数量不同，但至少每类都有100张图片，并且所有图片都是jpg格式。 TrainImages.txt 文件中列出了用于训练的全部图片名称，共有 67 * 80 张。 TestImages.txt 文件则包含测试用的所有图片名称，共含有 67 * 20 张。

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  • 室内环境识别数据集-indoorCVPR_09
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    室内环境识别数据集-IndoorCVPR_09是由华盛顿大学计算机科学与工程学院研发的一个包含多种室内场景图像的数据集合，旨在促进室内视觉理解的研究。 数据集包含67个室内类别，共计15,620张图像。每个类别的图像数量不同，但至少每类都有100张图片，并且所有图片都是jpg格式。 TrainImages.txt 文件中列出了用于训练的全部图片名称，共有 67 * 80 张。 TestImages.txt 文件则包含测试用的所有图片名称，共含有 67 * 20 张。
     
  • 基于激光雷达数据 SVM 分类的室内环境识别研究
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    本研究利用SVM分类方法分析激光雷达采集的数据，旨在实现对室内环境的有效识别和理解。通过精确提取特征并优化算法参数，提高室内场景分类精度与效率。 语义地图构建对于移动机器人的导航与规划至关重要，而环境分类是这一过程的核心问题。当前使用的环境分类方法匹配率较低，已成为限制语义地图构建的主要挑战之一。为此，本段落提出了一种基于支持向量机（SVM）的分类方案：该方案利用激光雷达数据提取出环境中的几何特征，并训练SVM分类器来识别机器人工作空间模式；然后将此算法应用于室内环境的语义分类任务中。实验结果显示，所提出的分类方法具有较高的准确性，能够有效促进语义地图构建过程。
     
  • YOLO 数据集：家庭环境中家具识别（28类）【内含划分好的数据集及类别文件】
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    本资源提供了一个包含28种类别家具的家庭环境下的YOLO数据集，包括精确标注和清晰分类，适用于训练高效的物体检测模型。 项目包含家庭场景下的家具识别（28类别），数据集已经划分好，并附有类别class文件。图像分辨率为640*640的大分辨率RGB图片，训练集共有5757张图像、验证集有520张图像，均已标注。
     
  • 基于单片机的室内环境数据远程采集系统设计
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    本项目旨在设计并实现一个基于单片机的室内环境监测系统，能够实时采集温度、湿度等关键参数，并通过无线网络将数据传输至云端服务器，便于用户远程监控和分析。 系统需要实现对温度、湿度和光强度的采集，并将数据进行显示。单片机接收信号并处理这些温湿度及光强度的数据，然后通过串口发送到友善串口调试助手中展示。整个系统由四个模块组成：光照强度采集模块、温湿度采集模块、数据处理模块以及蓝牙传输模块。其工作流程是先由前两个模块进行相应参数的采集，并将数据传递给单片机；接着，单片机会对这些信息进行必要的处理后通过蓝牙技术发送到上位机以供进一步查看和分析。 本系统主要使用AT89C52单片机作为核心处理器件，同时采用DHT11传感器来检测温湿度，并利用BHT11传感器获取光强度数据。
     
  • 室内环境监测系统.zip
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    本项目室内环境监测系统旨在实时监控并改善居住和工作空间内的空气质量、温度及湿度等关键指标，确保健康舒适的室内环境。 基于Zigbee与Qt的室内环境检测系统——详细简介QT部分主要涉及人机交互代码资源。该系统的功能包括：（1）实现上位机与下位机之间的串口通信；（2）接收并显示温度、湿度及甲烷含量数据；（3）建立数据库支持存储和管理相关数据信息；（4）设置警报系统，确保在检测到异常情况时能够及时通知用户；（5）提供用户注册与登录机制以增强系统的安全性。
     
  • 噪声环境下的语音识别数据库
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    《噪声环境下的语音识别数据库》旨在收集并整理在各种复杂噪声条件下的人类语音样本，为提升语音识别技术在实际应用中的准确性和鲁棒性提供宝贵的训练资源。 在语音识别数据处理中加入噪声可以提高声学模型的鲁棒性。Kaldi库中的thchs30模块包含了一些具体的加噪代码示例。对这一领域感兴趣的读者可以参考这些资源进行实践尝试。
     
  • 城市环境数据集
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    《城市环境数据集》汇集了多维度的城市环境信息，包括空气质量、噪音水平和绿化覆盖率等，旨在促进智慧城市建设和环境保护研究。 城市环境是指一个城市的自然与人造元素相互作用所形成的整体氛围。这包括了建筑、交通系统、绿地空间以及各种公共设施的布局和设计。良好的城市环境能够提升居民的生活质量，促进经济发展，并且有助于保护自然资源。 在规划和发展过程中，设计师及政策制定者需要考虑到可持续性原则，以便创建既美观又实用的城市区域。此外，社区参与对于确保项目符合当地需求至关重要。通过综合考虑社会、经济与生态因素，可以构建出更加宜居和繁荣的居住空间。
     
  • MIT67：处理CVPR 2009 MIT室内场景识别数据集注释的Python模块
    优质
    MIT67是一款专为CVPR 2009 MIT室内场景识别数据集设计的Python工具包，用于高效地加载和处理图像及其标签信息。它简化了研究者在进行室内场景分类与识别任务时的数据准备工作。 先决条件正在安装，请在config.py文件中设置数据集路径。 ```python # -*- coding: utf-8 -*- paths = dict( ANNOTATIONS=/example/of/path/MIT67/Annotations/, IMAGES=/example/of/path/MIT67/Images/) ``` 运行命令： ``` $ python mit67.py ```
     
  • 关于Urbansound8K数据集的环境声识别方法概述-附件资源
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    本文档提供了一个关于Urbansound8K数据集环境下声音识别技术的研究概览。文档详细介绍了利用该数据集进行环境声音分类的方法与实践，为相关研究者提供了宝贵的参考和借鉴。 基于Urbansound8K数据集的环境声识别的方法简述主要涉及利用该数据集进行声音分类的研究工作。此方法通常包括预处理音频数据、特征提取以及模型训练等步骤，以实现对城市环境中不同类型的背景噪声和声音信号的有效识别与区分。
     
  • 室内WiFi定位数据集.zip
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    本数据集包含大量室内环境下的WiFi信号强度及位置信息，适用于研究和开发高精度室内定位系统与应用程序。 基于WiFi指纹的室内定位系统数据集包括6个接入点（AP）及其坐标与接收信号强度（RSSI）。使用Python处理这些数据，并绘制出定位路线。