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摩托车及自行车头盔监测数据集

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简介:
该数据集包含丰富的摩托车和自行车头盔使用情况的监测记录,旨在研究道路安全、提升骑行者保护措施。 摩托(包含自行车)头盔监测数据集包含了499张骑行状态下的头盔图片。

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    该数据集包含丰富的摩托车和自行车头盔使用情况的监测记录,旨在研究道路安全、提升骑行者保护措施。 摩托(包含自行车)头盔监测数据集包含了499张骑行状态下的头盔图片。
  • 电动安全帽(
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    本数据集包含大量针对电动自行车使用者设计的安全帽相关图像与信息,旨在促进智能交通系统中头部保护装备的有效识别和应用研究。 电动车安全帽(头盔)数据集包含约1000张已标注的图片。作为最常见的交通工具之一,中国目前拥有超过3.5亿辆电动自行车,比汽车的数量还要多出数千万辆。因此,在这一领域中,电动车无疑是最为重要的交通工具。 近年来,随着对电动车管理规范化的推进,从生产到销售再到上路行驶都制定了新的标准和规定。其中一项重要措施就是要求骑乘者佩戴安全头盔以确保自身的人身安全。在发生交通事故时,头部往往成为最容易受到伤害的部分之一。据相关数据显示,在去年的重大交通事故中,非机动车死亡人数占据了总死亡人数的60%,而这些事故中的大多数导致颅脑损伤致死。 因此,请务必重视佩戴电动车专用的安全帽这一看似微小但至关重要的行为。它在关键时刻能够保护骑乘者的生命安全。由于摩托车和电动自行车的速度较快且防护措施相对较弱,一旦发生碰撞等意外情况,则更易造成严重的后果,并大多会导致头部受伤。 研究表明,在事故中使用头盔可以吸收大部分冲击力并起到缓冲作用,从而大大减少伤害程度甚至挽救性命。据数据统计显示,佩戴电动车安全帽能够使受伤率降低70%,死亡风险下降40%;而不戴则会使头部受损概率增加2.5倍,并导致致命伤的风险提高1.5倍。 综上所述,在骑乘电动自行车时必须严格遵守相关规定并正确使用符合标准的安全头盔来保障自身及他人的安全。
  • 深度学习目标检——汽(含小汽人、、卡、公交
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    本项目专注于深度学习在目标检测领域的应用,特别针对包含多种交通参与者(如小汽车、行人、自行车等)的复杂城市道路场景。通过训练模型识别和分类不同类型的交通工具,旨在提升自动驾驶系统的感知能力与安全性。数据集全面覆盖了从小型摩托车到大型公交车的各种车辆类型,为研究者提供了丰富的测试资源。 数据集包含不同类别的车辆和行人图像:自行车291张、小汽车1797张、人1281张、卡车494张、公交车425张以及摩托车328张。所有图片均从网络上爬取,并由人工进行标注,支持VOC、COCO及YOLO三种格式的数据标注样式。如果涉及侵权,请联系作者删除相关数据。
  • 机动和巴士的XML标注压缩包
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    本数据集包含各类交通工具图像及其XML格式标注文件,涉及机动车、自行车、摩托车和巴士,适用于计算机视觉研究与应用。 该数据集包含超过3000张图片,主要来源于自行拍摄及整理的VOC2012标准格式的数据。这些图像涵盖了国内外各种机动车、自行车、摩托车和巴士,并且包括了晴天、阴天、雨天以及低能见度天气等多种复杂场景。所有图片均已标注完成。 该数据集非常适合用于深度学习模型训练,特别是适用于YOLOv5算法的训练任务,在嵌入式比赛中也有很好的应用前景。使用预训练模型YOLOv5s.pt进行300轮迭代后可以达到较好的检测效果。 分类包括:bus(巴士)、car(机动车)、motorbike(摩托车)和bicycle(自行车)。
  • VOC资料
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    《VOC摩托车数据资料集》汇集了各类摩托车的详尽信息,包括车型、性能参数及技术规格等,旨在为爱好者与研究者提供全面的数据支持。 共计有430张摩托车图片。
  • 电动佩戴
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    该数据集收集了大量关于电动车骑行者佩戴头盔行为的真实场景信息,旨在通过分析骑行者的实际使用情况来推动交通安全研究和智能穿戴设备的发展。 需要对1504张图片中的电动车和头盔进行手工标注,这些数据可以直接用于训练模型。
  • 驾驶员未佩戴的方法、装置系统.pdf
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    本文介绍了一种用于识别摩托车驾驶员是否佩戴安全头盔的技术方案,包括方法、硬件设备和整体系统设计。 本段落档介绍了一种检测摩托车驾驶员是否佩戴头盔的方法、装置及系统。
  • 与电动辆检,含VOCYOLO格式
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    本数据集包含丰富的摩托车和电动车辆图像样本,提供VOC和YOLO两种标注格式,适用于目标检测模型训练和验证。 包含5000多条数据的摩托车电动车数据集,采用YOLO格式,可直接用于训练。
  • 与电动识别(965张图片),包含VOC和YOLO标签VOC转JSON脚本.zip
    优质
    该数据集包含965张摩托车与电动车头盔图像,提供VOC和YOLO格式标注,并附带VOC转换为JSON的脚本,适用于目标检测研究。 电动车摩托车头盔检测数据集适用于课程作业、设计项目、比赛以及实际项目的演示(demo)。该数据集主要用于实现电动车骑行者佩戴头盔的自动检测与抓拍功能。 【数据集详情】: 本数据集中包含965张图片,标签分为两类:[helmet] 表示头盔;[head] 表示人头。这些图片多数是在街边拍摄获得,背景多样且分布均匀。同时提供voc(xml)和yolo(txt)两种格式的标注文件,并附带将voc格式转换为json格式标签的Python脚本,方便多种目标检测算法直接使用。 所有图像均为人工精准标注,因此数据质量可靠,能够较好地适应各类算法需求。