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关于四条不同路段的路侧停车位数据集

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简介：
本数据集涵盖了四个不同路段的路侧停车信息，包括车位位置、使用情况及周边环境等详细记录，旨在为城市交通管理和智能停车系统提供研究支持。 路侧停车位数据集包含了四个路段在晴天、雨天和阴天的视频资料。

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  • 关于四条不同路段的路侧停车位数据集
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    本数据集涵盖了四个不同路段的路侧停车信息，包括车位位置、使用情况及周边环境等详细记录，旨在为城市交通管理和智能停车系统提供研究支持。 路侧停车位数据集包含了四个路段在晴天、雨天和阴天的视频资料。
     
  • 不同阶段枣类表现的数据集
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    本数据集涵盖不同生长阶段枣树的表现，包括但不限于果实大小、叶片光合效率及生物量分布等关键指标，为科研人员提供详实的研究资料。 世界各地种植了大量种类各异的水果。决定一种水果类型的因素主要是其外观特征，包括颜色、长度、直径以及形状。然而，依靠这些外部特征来识别不同种类的果实可能需要专业知识，并且这一过程既耗时又费力。 本研究旨在利用机器学习方法对枣类进行分类，具体涉及Barhee, Deglet Nour, Sukkary, Rotab Mozafati, Ruthana, Safawi和Sagai这七种不同的类型。为此目的，我们通过计算机视觉系统采集了7种不同类型的枣果图像共计898张，并使用图像处理技术从这些图片中提取出包括形态特征、形状及颜色在内的34个关键特征。 在研究过程中，首先尝试利用逻辑回归(LR)和人工神经网络(ANN)这两种机器学习方法建立模型。经过评估后发现，这两种方法的分类准确率分别为91.0% 和 92.2%。进一步地，我们结合了上述两种方法建立了堆叠模型（stacking model），从而将整体性能提升至92.8%，证明了机器学习技术在枣类水果识别中的有效性与实用性。
     
  • 基于HMC5883L的ZigBee停车位数据采集系统
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    本系统采用HMC5883L磁传感器和ZigBee无线通信技术，实现智能停车场车位状态实时检测与传输，提高停车管理效率。 前期研究提出了一种结合智能手机与ZigBee网络的智能停车系统总体架构。该架构具有低成本和交互性强的优点。为了实现这一架构中的ZigBee网络部分，设计了一个停车场车位数据采集系统。这个系统基于ZigBee技术构建，并由中心节点、路由器节点以及终端节点组成。 在中心节点中，微控制器选择了低功耗的LPC11C14芯片；GSM模块则采用了SIM300模块。三类结点均使用了CC2530作为ZigBee通信芯片。综合考虑多种因素后，选择基于地磁检测技术的HMC5883L传感器来监测车位状态。该传感器具有尺寸小、安装方便、对非铁磁性物体无反应以及可靠性高的优点。 在硬件电路的基础上，设计了三类结点的数据收发和控制程序。通过测试验证，所开发的车位数据采集系统能够满足预期的功能需求，并且具备低成本与低功耗的特点。
     
  • NGSIM数据集——Lankershim城区路段数据
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    NGSIM Lankershim城区路段数据集是一套详尽记录了城市交通状况的数据集合，专注于研究车辆行驶行为和交通模式。该数据通过高精度GPS追踪与视频捕捉技术采集于繁忙的城市道路环境，为智能交通系统的研究提供了宝贵的资源。 包含Lankershim上三个数据段，可用于路径预测研究。具体数据见i-80-vehicle-trajectory-data.zip文件（请注意该文件大小为1.6G的CSV格式）。大多数相关论文采用的是这些数据片段进行研究。
     
  • 关于停车和闪电停车的所有停车场后台数据
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    本项目聚焦于分析与优化停车及闪电停车服务的各类停车场后台数据，旨在提升用户体验和运营效率。 我们拥有超过26000个停车场的数据记录，涵盖了收费、免费及POI地址等相关信息。
     
  • 停车位识别数据集（Yolo版本）
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    该数据集专为基于YOLO算法的停车位检测设计，包含大量标注图片，适用于训练和测试智能停车系统中的目标检测模型。 PKLot数据集包含从监控摄像机帧中提取的12,416张停车场图像。这些图像是在晴天、阴天和雨天拍摄的，并且停车位被标记为有人或空着的状态。该数据集附带源代码及训练好的车位占用模型。如果您希望获取此数据集，请通过私信留下您的邮箱以及所需的数据集名称，我们将免费发送给您（请注意回复可能不会即时）。另外，若您在有关研究的出版物中引用了PKLot论文并注明其来源，则可以使用该数据库。 参考文献： Almeida, P., Oliveira, L. S., Silva Jr., E., Britto Jr., A., Koerich, A. (2015). PKLot: A robust dataset for parking lot classification. Expert Systems with Applications, 42(11), 497-506.
     
  • 基于OpenCV的移动车辆在道路停车位检测
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    本研究利用OpenCV技术开发了一种算法，能够有效识别并计数道路上可用及被占用的停车空间，旨在提升城市停车管理效率。 基于OpenCV的道路停车位移动车辆检测方案简易实用。该系统支持视频流输入（用户可自定义感兴趣区域ROI，推荐使用avi格式），并通过C++与Visual Studio实现。附有测试代码及注释以帮助理解，并提供一个测试视频文件供参考。请自行配置工程中的属性和OpenCV库版本信息，作者编写时使用的VS版本为2017、opencv 4.0。该方案能够完成基本的车辆检测任务，欢迎在评论区交流想法。
     
  • 不同生长阶段葡萄的图像数据集
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    本数据集包含多种葡萄在不同生长期的高质量图像，旨在为农业研究与机器学习模型训练提供详细资料。 在葡萄不同发展阶段的图像数据集中，文件v0.1包含1,212张图片，尺寸为1280x720像素，并有3,993个边界框；文件v0.2则包括2,099张相同大小的图片和6,641个边界框。
     
  • NGSIM数据集——I-80高速公路段数据
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    NGSIM I-80高速公路段数据集提供了详尽的车辆运动信息，适用于交通流分析和驾驶行为研究。 包含I-80上的三个数据段，可用于路径预测研究。具体数据见i-80-vehicle-trajectory-data.zip文件（请注意，该文件为1.6G的CSV格式，包含了全量的NGSIM数据，但大多数的研究论文仅使用了I-80路段的数据片段进行分析）。
     
  • 关于不同数据类型相关性分析的数据集1--auto_ins.csv总结
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    本数据集auto_ins.csv聚焦于汽车保险领域，涵盖多种数据类型，旨在探究不同类型变量间的关联性，为保险定价提供数据分析支持。 该数据集包含车险出险及理赔的信息。其中，“Loss”变量表示车辆是否发生过事故，其他变量则包括车主的个人特征以及汽车的相关特性。