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电动车入梯进电梯与单车入梯检测的数据集为VOCYOLO格式包含7106张图片属于3个类别

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简介：
本项目组特意为此电动车在电梯场景中的检测任务而精心编制了本数据集，并配有充足的标注信息以支持计算机视觉算法的训练与评估工作。通过将PascalVOC格式与YOLO格式有机融合的形式呈现给研究者们，在每类目标中都设置了详细的 bounding box 标注：自行车类目标点数为489个,摩托车类目标点数为5881个,行人类目标点数为8224个,总计14594个目标点数。这些目标点位的具体分布情况则完全依据labels文件夹内classes.txt文件所定义的标准执行,无需遵循yolo官方提供的类别顺序排列规则。 值得注意的是,尽管本项目组特意为此电动车场景下的检测问题提供了详尽的数据支撑材料,但须明确的是,此数据集并不承担对利用其进行模型训练所得结果准确性作出任何承诺或保证的任务性质。因此,在实际应用前,研究者们必须充分认识到所使用的测试指标结果与其所获得的数据质量之间存在密切关联性,并据此做出合理判断选择最适合自己研究方向的数据集版本。 此外,为了便于研究人员深入理解本项目的具体技术细节及实施流程,我们还特别增加了以下几项补充说明: 1. 项目组对于注释细节的要求更为严格:所有记录均需达到高度精确度以确保算法能够准确捕获各类对象的关键特征参数 2. 数据样本的选择具有高度多样性:从光照条件到成像角度再到遮挡情形等多维度因素均有涵盖 3. 数据质量控制至关重要:所有图像文件均为高质量拍摄并经过严格预处理 以上各项技术要求均为提升模型性能表现的基础保障措施

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  • 电动车进入电梯的YOLO目标检测数据集 - 97张图片，Yolo格式！
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    本数据集包含97张关于电动车进入电梯场景的图像，采用YOLO格式标注，旨在提升智能监控系统对潜在安全隐患的识别能力。 【数据集】【YOLO】【目标检测】电动车进电梯检测数据集包含97张图片，采用Yolo格式的数据集进行目标检测。 标签类别：names: [person,bicycle,motorcycle] 当电动车在电梯内发生爆燃时，乘客可能会因高温和烟雾而受到伤害；如果电动车进入电梯后对设备造成磕碰，则可能导致电梯故障并缩短其使用寿命。此外，将电动车带入楼内会占用消防通道，在火灾情况下阻碍人员逃生，并可能损害建筑物结构。因此，开发一种能够实时检测并预警电动车进入电梯的系统对于提高电梯使用安全性具有重要意义。 使用方法： 下载YOLO项目，在data目录下创建子文件夹：Annotations、images、imageSets和labels；将XML格式的数据手动导入到Annotations文件夹中，同时将JPG图像数据放入images文件夹内。若需要转换yolo格式的标注为xml格式，请自行搜索相关代码执行或联系博主获取脚本。
  • 电单车电梯内数据集(3216张图片)-包含VOC、YOLO和JSON格式标注.zip
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    本资料包提供了一个涵盖3216张图片的数据集，专注于记录电单车在电梯内的场景。文件包括详细的VOC、YOLO及JSON格式的标注信息，便于训练机器学习模型识别与分类电单车图像。 电单车入梯检测数据集（适用于课程作业、设计项目及比赛）【实际应用】：该数据集可用于开发电单车入梯控梯系统、电单车入梯检测告警系统以及电动车进电梯抓拍告警系统等。 【数据集详情】： - 总数：3216张图片。 - 类别：包含“电单车”和“电梯内人形”两类，手工标注精准且目标分布均匀。 - 背景多样性：背景多样化，适合科研实验及实际项目使用。 - 格式齐全：数据集标签支持voc（xml）、yolo（txt）以及json三种格式。 多种目标检测算法可以直接应用该数据集进行训练和测试。所有上传的数据均为博主在真实项目或实验中使用的高质量图像，确保了其可靠性和实用性。如有问题，请随时留言咨询。
  • 电瓶车检测 数据集picodet_motorcycle.rar电梯电瓶车版本
    优质
    本数据集包含大量用于训练和测试电瓶车（摩托车类型）检测模型的图像资源，特别适用于基于Picodet框架的电梯区域电瓶车识别任务。 电梯电瓶车数据集包含person、motorcycle、bicycle三个类别，标签格式为txt和xml，适用于电梯间的电瓶车目标检测。
  • 输电线路覆冰检测数据集（VOC+YOLO格式）1983张图片，3个类别.zip
    优质
    本数据集包含1983张图像，涵盖输电线路覆冰情况的三个分类，采用VOC与YOLO双格式存储，适用于训练智能检测模型。 样本图：请访问服务器下载资源，并务必在电脑端预览或查看详情后再进行下载。 数据集采用Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片、VOC格式xml文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量（jpg文件个数）：1983 - 标注数量（xml文件个数）：1983 - 标注数量（txt文件个数）：1983 标注类别总数为3，具体如下： - ice 框数 = 3253 - line 框数 = 69 - snowline 框数 = 743 总计框数为4065。 使用工具：labelImg。对各类别进行矩形标注。 特别说明：本数据集不保证训练模型或权重文件的精度，仅提供准确且合理的标注信息。
  • 高铁受电弓检测数据集（VOC+YOLO格式），包含1245张图片，2个类别.7z
    优质
    本数据集提供针对高铁受电弓的图像识别资源，包括1245张图片及对应标注，支持VOC和YOLO两种格式，涵盖2种类别。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：1245 标注数量（xml文件个数）：1245 标注数量（txt文件个数）：1245 标注类别数：2 标注类别名称：[roi, sdg] 每个类别标注的框数： - roi 框数 = 1245 - sdg 框数 = 1245 总框数：2490 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
  • 猫行为检测数据集采用VOC与YOLO格式，包含5997张图片，共五个类别
    优质
    该资源为[数据集][目标检测]形式的“猫的行为识别”数据集，采用VOC与YOLO融合的格式，包含5,997张图片，涵盖5个分类类别。