Advertisement

应急车辆检测数据集：涵盖警车、救护车及消防车

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

简介：
本数据集专为应急车辆设计，包含丰富的警车、救护车和消防车图像样本，旨在提升智能交通系统的识别精度与响应效率。 应急车辆检测数据集包括警车、救护车和消防队。文件train.zip内包含两个CSV文件以及一个图像文件夹，该文件夹中有1646张训练用的图片（占70%），并附有正确的类别标签。此外，test.csv 文件中只列出了测试图像的名字，共有2352个样本作为训练集和测试集的一部分。还有一个名为samplesubmission.csv 的文件包含了706张用于提交结果的测试图片名字（占30%）。这些图片需要按照1表示紧急车辆、0表示非紧急车辆的标准格式进行标注。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 应急车辆检测数据集：涵盖警车、救护车及消防车
    优质
    本数据集专为应急车辆设计，包含丰富的警车、救护车和消防车图像样本，旨在提升智能交通系统的识别精度与响应效率。 应急车辆检测数据集包括警车、救护车和消防队。文件train.zip内包含两个CSV文件以及一个图像文件夹，该文件夹中有1646张训练用的图片（占70%），并附有正确的类别标签。此外，test.csv 文件中只列出了测试图像的名字，共有2352个样本作为训练集和测试集的一部分。还有一个名为samplesubmission.csv 的文件包含了706张用于提交结果的测试图片名字（占30%）。这些图片需要按照1表示紧急车辆、0表示非紧急车辆的标准格式进行标注。
     
  • 【目标检测数据集】包含7类车型的1880张车辆分类数据集（VOC+YOLO格式，涵盖摩托车、救护车、消防车、警车、警用摩托车、轿车及大型货车）.zip
    优质
    本数据集提供1880张图像，覆盖七种类别车辆（含轿车、货车及特种车辆），适用于目标检测任务。以VOC和YOLO格式呈现，便于模型训练与验证。 数据集采用Pascal VOC格式与YOLO格式进行标注（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。 图片总数：1883张 标注数量： - xml文件数：1883个 - txt文件数：1883个 标注类别共有7种，分别为“摩托车”、“救护车”、“大车”、“轿车”、“消防车”、“警车”和“警用摩托车”。 各类别框的数量如下： - 摩托车：877个 - 救护车：304个 - 大车：355个 - 轿车：303个 - 消防车：325个 - 警车：300个 - 警用摩托车：293个 总框数为2757。 标注工具使用的是labelImg。
     
  • 警车和救护车识别数据集.7z
    优质
    这是一个包含多种情境下警车与救护车图像的数据集，旨在帮助机器学习模型准确辨识这两种紧急服务车辆。 数据集在IT行业中扮演着至关重要的角色，尤其是在机器学习和深度学习领域。例如，“识别警车和救护车数据集.7z”这样的压缩包文件包含用于训练模型的图像数据，这些图像是为了帮助算法识别特定类型的车辆——即警车和救护车。 理解目标检测与图像分类的概念是关键：前者不仅能够识别物体类别，还能定位它们在图片中的位置；后者则是将整张图片归类到预设类别中。在这个例子的数据集中，我们可能会发现两种标注方式：一种是以边界框形式显示具体车辆的位置信息；另一种则直接标明每一张图像是警车还是救护车。 构建数据集时通常会遵循特定的标准，比如VOC或COCO格式，这些标准规定了如何组织图像、标签和边界框等信息。使用这样的标准可以确保不同研究者之间能够有效地共享与交流研究成果。在处理“识别警车和救护车”这类的数据集时，我们首先需要解压文件，并熟悉其内部的结构布局。 实践中，我们会利用TensorFlow、PyTorch或Keras等深度学习框架来开发模型。对于目标检测任务而言，YOLO、SSD以及Faster R-CNN是常见的选择；通过迁移学习使用预训练权重可以提升新模型的表现能力。在调整超参数（如学习率和批次大小）的同时，我们还可能应用数据增强技术以提高模型的泛化性能。 为了确保良好的模型表现，“识别警车和救护车”这样的高质量数据集至关重要——图像需清晰且无遮挡，并且标注信息必须准确有效。此外，在实际应用场景中，还需要考虑各种环境因素（如夜间、雨天）以及不同的车辆角度与光照条件对算法的影响。 总之，“识别警车和救护车”的数据集为开发用于特定类型车辆的AI系统提供了宝贵的资源。从准备阶段到模型训练及评估过程中的每一个环节都需谨慎处理，并且需要一定的专业知识和技术实践才能完成。对于任何希望在计算机视觉领域深入研究的人来说，这都是一个绝佳的学习平台与实战机会。
     
  • 51单片机实现警车、救护车和消防车的蜂鸣器声音
    优质
    本项目利用51单片机编程技术，模拟并发出警车、救护车及消防车特有的紧急警告声。通过软件控制不同的音频信号输出，实现了对各类急救车辆报警音效的真实再现，有助于提升应急响应和公众辨识度。 51单片机可以通过定时器实现上述三种声音，并且这些声音的相似度较高。
     
  • UA-DETRAC车辆检测数据集含8250辆车辆
    优质
    UA-DETRAC数据集包含8250个车辆样本，是用于目标检测和跟踪研究的重要资源。该数据集旨在提高在复杂交通场景下的算法性能。 UA-DETRAC是一个车辆检测数据集，包含8250辆车辆的数据。
     
  • 车辆ReId检测数据集
    优质
    本数据集专注于车辆再识别技术的研究与应用，包含大量标注清晰、场景多样的车辆图像，旨在促进智能交通系统中车辆识别算法的发展。 VehicleReId 数据集由布尔诺理工大学发布，包含两台摄像机录制的5个视频文件，并从中提取出47123张车辆图像。该数据集还包括24530组车辆配对信息，可用于车辆重新识别等任务。
     
  • test.rar_OpenCV车辆计数_视频检测_车辆检测_车辆计数_brownvgr
    优质
    test.rar包含一个使用OpenCV进行车辆计数和视频检测的项目文件。此项目专注于从实时或预录视频流中识别并统计车辆，采用brownvgr技术优化算法精度与效率。 使用C++和OpenCV进行视频中的车辆检测与计数。
     
  • 包含1400张车辆图片的专业数据集，涵盖公交、家用轿车、消防车及工程车等，并已完成人工标注
    优质
    这是一个专业级别的车辆图像数据集，内含1400张多样化的车辆照片，包括公交车、家用轿车、消防车和工程车等，每一张图片都已进行了精细的人工标注。 我们有一个包含1400张车辆图片的数据集，涵盖了公交车、家用车、消防车和工程车等多种车型，并且所有数据都已经通过专业手工标注完成。每个图像都有对应的.xml文件，这些资源非常适合用于训练YOLOv3、YOLOv4或YOLOv5框架的车辆检测模型，能够达到超过98%以上的识别准确度。
     
  • 555救护车紧急呼叫.ms14
    优质
    555救护车紧急呼叫是一款模拟医疗急救的游戏，玩家扮演救护车医生，在紧张刺激的城市环境中快速反应，救治病人，挑战极限救援技能。 数字电子计数基础必做实验：使用555的两个时基电路构建低频对高频调制的救护车警铃电路。 要求： 1. 确定所有未指定元件的具体参数。 2. 根据提供的图示接线，注意扬声器暂时不连接。 3. 使用双踪示波器观察并记录输出波形。 4. 连接上扬声器，并调整相关参数以达到满意的声响效果。 考察内容： 1. 掌握555时基电路的结构和工作原理，学会正确使用该芯片。 2. 学会分析并测试用555时基电路构成的不同类型的振荡器（多谐振荡器、单稳态触发器及施密特触发器）。 实验仪器与材料： 1. 实验设备：双踪示波器、数字万用表和数字电路实验箱。 2. 器件：NE555双时基集成电路两片，电阻若干，电容若干。
     
  • YOLO车辆检测数据集（dataset.rar）
    优质
    简介：YOLO车辆检测数据集(dataset.rar)包含大量标注图片，用于训练和评估实时车辆识别算法性能，助力自动驾驶与智能交通系统研发。 该数据集包含700张左右的车辆检测图片，适用于YOLO目标检测模型训练与验证。标签类别包括bus、car、SUV、taxi和truck，并提供txt和xml两种格式的标注文件。