Yolov5在非机动车违规停放中的应用：基于已标注数据集的自行车（Bicycles）识别-1

简介：
本文探讨了使用YOLOv5算法对非机动车特别是自行车的违规停放行为进行检测的应用。通过分析已有标注的数据集，研究旨在提升城市交通管理效率和公共空间的有效利用。 文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的自行车部分。此资源仅包括第一个分类——自行车的数据，共有1313张图片。整个自行车数据集中一共有十个不同的分类，总数量约为8000张图片及其对应的标注信息，涵盖了山地车、公路车、越野车和通勤用车等多种类型的自行车。每种类型的照片数大约在800至1000之间，其中极少数照片存在重复。 此外，数据集还包括电动车的图像资料共约8千张以及三轮车的数据集约6千张图片及其标注信息。这些车辆同样被细致地分类，并且每个类别中大概包含500到1,000张不同品牌和类型的电动车或三轮车照片，例如绿源、台铃等品牌的电动车或是淮海、闪电客等型号的三轮车。 所有资源均已被详细标注，适用于YOLOv5模型训练及非机动车违规停放检测与机器视觉识别技术的研发。