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Yolov5停车区域识别数据集.zip

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简介：
本资料包包含用于训练和评估基于YOLOv5模型的停车区域识别系统的标注图像数据集，适用于智能交通系统研究与开发。 PKLot 数据集包含从监控摄像头帧中提取的 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已占用或空置状态。通过将原始数据集中旋转矩形注释框包围在一个边界框内，实现了对原始注释向各种标准对象检测格式的转换。如果有需要获取该数据集的学生可以私聊我留下邮箱以及所需的数据集名称，我会免费发送，并请理解回复可能不会那么及时。

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  • Yolov5停车区域识别数据集.zip
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    本资料包包含用于训练和评估基于YOLOv5模型的停车区域识别系统的标注图像数据集，适用于智能交通系统研究与开发。 PKLot 数据集包含从监控摄像头帧中提取的 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已占用或空置状态。通过将原始数据集中旋转矩形注释框包围在一个边界框内，实现了对原始注释向各种标准对象检测格式的转换。如果有需要获取该数据集的学生可以私聊我留下邮箱以及所需的数据集名称，我会免费发送，并请理解回复可能不会那么及时。
     
  • 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.
     
  • Yolov5吸烟识别数据集 - Yolov5抽烟检测数据集.zip 文件
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    本文件包含用于训练和评估YOLOv5模型在检测图像中吸烟行为的数据集。内含标注清晰的图片及对应的XML格式注释，适用于研究与开发项目。 Yolov5吸烟检测数据集是一种专门用于训练和测试Yolov5模型的数据集合，其目标是识别并检测图像中的吸烟行为。该数据集中包含了大量不同场景的图像样本，包括室内、室外以及人群聚集的地方等多样的环境。每个图片都详细地标注了边界框与类别标签，以便于机器学习算法精确地区分出哪些物体或活动属于吸烟行为。这些边界框不仅指明了目标的位置和大小信息，还通过类标明确指出这是吸烟相关的图像内容。 利用Yolov5模型配合此数据集进行训练后，可以生成一个高度准确的吸烟检测系统，在实际应用中能够迅速定位并识别出图片中的吸烟动作。这在监控场所、公共空间以及安全领域具有重要意义，因为它能帮助监管人员及时发现违规行为，并采取相应措施来保护环境和保障公众健康。 总之，Yolov5吸烟检测数据集是一个重要的资源库，它支持开发者创建高效的实时吸烟监测系统，从而有效应对公共场所中的相关挑战。
     
  • 车牌识别-yolov5.zip
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    本项目为基于YOLOv5框架实现的车牌识别系统，提供高效、准确的车辆号牌检测与识别功能。代码开源，便于研究和应用扩展。 使用Yolov5网络进行车牌识别与检测更加高效且快速，无需针对不同颜色的车牌单独处理，并且不需要标注车牌数据集或利用Labelme软件进行标注，因此更为高效。相较于基于OpenCV的车牌识别方法，它的一个优势在于不必对各种颜色分别处理；而相比于基于CNN的方法，则可以实现实时检测并更快地完成任务。
     
  • 车辆识别数据集合.zip
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    本资料集为《车辆识别数据集合》，包含多种车型在不同环境下的图像和标注信息，旨在促进自动驾驶与交通监控技术的研究与发展。 车辆识别数据集.zip
     
  • yolov5口罩识别数据集.rar
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    本资源包含YOLOv5算法用于口罩佩戴情况识别的数据集，包括图像及标注信息，适用于人脸检测与口罩识别的研究和应用。 资源内容：yolov5口罩检测数据集.rar 资源特点： - 包含2000张图片及相应的text文本标注。 - 数据已按训练、测试和验证集划分，可直接用于模型训练，并经亲测有效。 适用对象： - 计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计和毕业设计项目。 作者介绍： 由一位资深算法工程师提供，该工程师在某大型企业工作10年，专注于Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真。擅长领域包括计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究、神经网络预测技术、信号处理方法以及图像处理等。欢迎交流学习。
     
  • 《目标检测》停车场空位识别数据集
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    本数据集专注于停车场空位识别，包含大量车辆停放及空置区域标注图像，旨在推动智能交通系统中目标检测技术的发展与应用。 该数据集包含YOLO与VOC格式的停车场空位识别内容，适用于多种模型训练如YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等。它包括两个类别：space-empty（停车位为空）和 space-occupied（停车位被占用）。文件中包含了图片、txt 标签以及指定类别的yaml 文件，并且还包括了xml标签。数据集已经将图片和txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9 和 YOLOv10等算法的训练。 由于资源超过1G，已上传至百度网盘，并提供了永久有效的链接。
     
  • 车牌识别测试数据集.zip
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    该资料为车牌识别系统设计的研究者和开发者提供了一个全面的测试数据集，包含多种类型的车牌图像样本，有助于优化算法性能。 TensorFlow车牌数据集包含了用于训练和测试的图片数据。
     
  • 车辆分类识别数据集.zip
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    本数据集包含各类车型图片及标注信息，旨在用于训练和测试车辆分类算法模型。适用于自动驾驶、交通监控等领域研究。 MIT-CBCL Car Database是由麻省理工学院提供的一个车辆分类数据集，适用于训练分类器。该数据集中包含516个文件的图像，尺寸为128 × 128像素，并以PPM格式存储，总大小未压缩时约为17.8 MB，已压缩后则为24.8 MB。
     
  • 车牌识别图像数据集.zip
    优质
    本数据集包含大量车辆图片及其对应的车牌信息，旨在用于训练和测试车牌识别算法模型。 车牌识别的数据集包含每个字符大约有200张照片。