Advertisement

工业环境中指针表的数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本数据集专注于记录和分析工业环境中的各种指针式仪表读数,旨在通过系统化收集与处理信息,提升生产效率及设备维护水平。 工业场景下包含各种类型的指针表计数据集,适用于训练目标识别和语义分割网络。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本数据集专注于记录和分析工业环境中的各种指针式仪表读数,旨在通过系统化收集与处理信息,提升生产效率及设备维护水平。 工业场景下包含各种类型的指针表计数据集,适用于训练目标识别和语义分割网络。
  • 检测
    优质
    本数据集涵盖了各类工业指针仪表的测量值与真实物理量对照信息,旨在提供一个评估和训练指针仪表读数识别算法的真实基准。 工业仪表分割数据集可以直接用于实际项目,所有数据均来自实际项目的采集。
  • 检测(含800+ VOC)
    优质
    本数据集包含超过800种挥发性有机化合物(VOC)的工业指针仪表检测信息,适用于VOC识别与浓度预测研究。 仪表类(指针)检测数据集包含约800张图片,格式为VOC,可以直接用于实际项目。所有数据均来自真实项目的采集过程。整个数据集大小约为1G左右,适用于目标检测-yolo-深度学习模型的训练和测试。
  • 式仪与刻度分割
    优质
    本研究探讨了指针式仪表中指针与刻度之间的关系,并构建了一个用于分析其读数的数据集,旨在促进对传统测量工具的理解和数字化应用。 指针式压力表表盘图像数据集主要包含单指针表的图片,共有800张用于训练的数据以及验证用的数据集。
  • 目标检测
    优质
    本数据集专注于收集和标注各种类型的指针仪表图像,旨在促进自动读数及目标检测领域的研究与应用发展。 可用于Yolov5的目标检测数据集包含指针仪表图片及表盘的起始位置和终止位置等标注信息。
  • 变电站式仪
    优质
    本项目专注于收集和分析变电站内的各类指针式仪表读数,旨在构建一个全面的数据集,用于研究与优化电力系统的运行效率及监测精度。 变电站指针式仪表数据集包含大约6500张图像,可用于训练模型。其中制作了500张用于仪表目标检测的数据集。
  • 在MRI骨骼
    优质
    本数据集包含在MRI环境下获取的人体骨骼图像,旨在为医学研究与骨科诊断提供精确的数据支持。 在医疗成像领域,MRI(磁共振成像)是一种非常重要的非侵入性诊断工具,能够提供体内组织的详细结构信息。基于MRI背景下的骨骼数据集是专为研究和分析骨骼而设计的专业资源,包含了一系列MRI扫描图像,主要用于分割任务。 医学图像处理中的关键技术之一就是分割技术,它涉及到将不同结构区分开来,如骨头、肌肉以及软组织等。在这个特定的数据集中,目标是从MRI图像中单独提取出骨骼部分以便于研究其形态和可能的病变情况。这种精确的分离对于骨科疾病的诊断、手术规划及生物力学分析等方面具有重要的价值。 数据集以.dcm格式存储,这是一种常见的医学影像文件格式,并遵循DICOM标准定义。DCM文件包含了MRI扫描的所有元信息(如患者信息、扫描参数等),同时也包含实际图像数据,使得研究人员可以在各种医学软件中查看和处理这些图像。 LUMBAR标签表明该数据集主要关注腰椎区域的骨骼部分,即人体下背部的重要结构部位。腰椎是支撑身体重量及保护脊髓神经的关键结构,也是许多常见骨科问题的发生位置(例如椎间盘突出、脊柱侧弯等)。因此,该数据集对于理解解剖学特征、评估疾病状况以及进行治疗方案模拟和评估都极为重要。 在实际应用中,这个骨骼数据集可能被机器学习和深度学习算法用于训练目的,以自动识别并分割MRI图像中的骨骼。这不仅能够提高诊断效率及减轻医生的工作负担,并且通过大量数据分析发现潜在的病理模式,推动医学研究的进步和发展。 基于MRI背景下的骨骼数据集是一个宝贵的科研资源,在骨科疾病的研究、医疗图像分析技术的发展以及临床实践等方面提供了有力的支持和帮助。通过对该数据集进行深入理解和利用,我们有望在骨骼疾病的预防、诊断及治疗方面取得更多突破性进展。
  • 国农资源与分区.rar
    优质
    本数据集包含中国农业资源及环境详细分区信息,涵盖土地、气候、水资源等关键要素,旨在支持精准农业管理和可持续发展研究。 中国农业资源环境分区数据集RAR文件包含了有关中国农业资源与环境的详细分区信息。
  • 关于嵌入式ARM式仪识别研究 (2009年)
    优质
    本研究探讨了在基于ARM处理器的嵌入式系统中,实现对指针式仪表读数自动识别的技术方法。旨在提高工业自动化水平和监控效率。 指针式仪表的自动读数识别是实现各种此类设备自动检定的关键技术之一。在嵌入式ARM系统中,采用了一种适合实际应用的差影法来识别指针的角度,并通过最小二乘法拟合指针直线方程。该系统利用图像动态采集设备和多线程操作系统平台,优化了图像处理算法与特征提取算法的结合,使数据采集和读数判别能够并发执行。实验表明,此系统的实时性能良好、误差较小,在嵌入式ARM环境下的指针式仪表自动识别方面表现出高效性。
  • 发电厂(XML格式)
    优质
    本数据集提供发电厂内各类指针仪表读数信息,采用XML格式存储,涵盖温度、压力、流量等参数,适用于自动化系统集成与数据分析研究。 该数据集包含1214张图片,所有图像均为本人从网上爬取并精心标注,标签格式为xml。之后使用YOLOv5网络结构进行训练,并取得了良好的效果。详情可参考相关博客文章。