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《目标检测》停车场空位识别数据集

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简介：
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。

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  • 《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。
     
  • 基于Python和PyQt5的目标检测停车场空位项目
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    本项目运用Python及PyQt5框架开发，结合目标检测技术，旨在实现智能识别与显示停车场内可用停车位的功能，提升停车效率。 停车场空位检测项目 以下是测试视频地址： （由于要求去除了链接，请参考相关文档或通知中的指示获取详细信息） 实际重写时只保留主要内容： 停车场空位检测项目的相关信息已经准备好了，包括相关的测试视频供进一步分析和研究使用。
     
  • PSV停车场地检测数据集
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    PSV停车场地检测数据集是一套专为自动识别与分类停车场内各种车辆状态设计的数据集合，适用于训练机器学习模型以提高智能交通系统的效率和准确性。 停车位检测数据集PSV提供相关数据用于研究和开发停车位识别技术。
     
  • 夜间车辆识别的数据集（目标检测）
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    本数据集专为夜间复杂环境下的车辆识别设计，包含大量标注清晰的图像样本，旨在提升模型在低光照条件下的目标检测能力。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及更高版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含夜间车辆、交通灯和其他交通目标识别。类别涵盖 car（汽车）、pedestrian（行人）、traffic light（交通灯）、traffic sign（路标） 、bicycle （自行车） 、bus （公交车） 、truck （卡车）和 rider（骑车人）。数据集包括5000张图片，以及相应的txt标签文件和指定类别信息的yaml文件。此外还有xml格式的标签文件提供。所有图像已按训练集、验证集及测试集划分好，可以直接用于模型训练。
     
  • 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.
     
  • 《数据集》基于航拍的牧场牛羊识别目标检测数据集
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    本数据集为基于航拍图像的牧场场景中牛羊识别而设计的目标检测资源，旨在促进畜牧业自动化监测与管理技术的发展。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型训练，包含3个类别：cattle（牛）、cow（奶牛）和sheep（羊），共有1021张图片。文件中包括了图片、txt标签以及指定类别的yaml配置文件，并且还有xml格式的标签信息。数据集已经按照一定比例划分为了训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO系列算法的模型训练。
     
  • 【车位检测】利用计算机视觉技术进行停车场空位识别（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供了一个基于计算机视觉技术的停车场车位检测方案，包含详细的MATLAB代码和教程，帮助用户实现智能停车引导系统。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容的介绍可以在主页中搜索博客找到更多信息。 4. 适合人群：本科和硕士等科研学习使用。 5. 博客介绍：热爱科研工作的MATLAB仿真开发者，致力于技术与个人修养同步提升。有合作意向者可以私信联系。