Yolov5在非机动车违规停放中的应用：基于已标注数据集的机器视觉识别（电动车/E-bicycle1_images_xmls）

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简介：
本文探讨了YOLOv5算法在检测和识别非机动车（如电动自行车）违规停放问题上的应用，并通过使用特定标记的数据集进行机器视觉分析，以提高城市交通管理效率。文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的电动车E_bicycle1图片及其标注数据部分，由于上传限制，此资源仅包括839张此类图片及对应的标注信息。整个数据集中包含了自行车、电动车和三轮车的不同分类： - 自行车共有约8000张图像及其对应标签，按类型分为山地自行车、公路自行车等十类。 - 电动车也有大约8000张图像及其标签，包括绿源电动车、台铃电动车等多种型号。 - 三轮车类别则有6000张左右的图片及标注数据，并涵盖淮海三轮车、闪电客三轮车等多个品牌。所有资源均经过详细标记处理，适用于Yolov5算法以及非机动车违规停放识别等机器视觉应用。

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Yolov5在非机动车违规停放中的应用：基于已标注数据集的机器视觉识别（电动车/E-bicycle1_images_xmls）

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本文探讨了YOLOv5算法在检测和识别非机动车（如电动自行车）违规停放问题上的应用，并通过使用特定标记的数据集进行机器视觉分析，以提高城市交通管理效率。文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的电动车E_bicycle1图片及其标注数据部分，由于上传限制，此资源仅包括839张此类图片及对应的标注信息。整个数据集中包含了自行车、电动车和三轮车的不同分类： - 自行车共有约8000张图像及其对应标签，按类型分为山地自行车、公路自行车等十类。 - 电动车也有大约8000张图像及其标签，包括绿源电动车、台铃电动车等多种型号。 - 三轮车类别则有6000张左右的图片及标注数据，并涵盖淮海三轮车、闪电客三轮车等多个品牌。所有资源均经过详细标记处理，适用于Yolov5算法以及非机动车违规停放识别等机器视觉应用。

Yolov5在非机动车违规停放中的应用+已标注数据集+E-Bicycle10_images_xmls+xml格式机器视觉识别

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本文探讨了YOLOv5算法在非机动车违规停放检测中的应用，并提供了包含注释的数据集及E-Bicycle图像，采用XML格式进行机器视觉识别。文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的电动车E_bicycle10图片部分及其标注数据。由于上传限制，此资源只包括爱玛电动车的853张图片及对应的数据，这是自行车分类中的一种类型。整个数据集中共有8000张自行车图片和相应的标注信息，并且已经按照不同类别进行划分，如山地车、公路车、越野车、通勤车以及共享单车等，每种类型的图像数量大约在800到1000之间，少数重复。此外，电动车部分包含8000张已分类的图片和相应的标注数据。这些电动车品牌包括绿源、台铃、小刀、雅迪及共享电动自行车等，每个品牌的图像数量约为800至1, 000张左右，有极少量的重复情况。三轮车的数据集则包含大约6000张图片及其相应的标注数据，并且已经按照不同品牌进行分类。这些品牌包括淮海、闪电客、金彭、宗申和五星等品牌的三轮车，每个品牌的图像数量大致在500至600之间，少数有重复。以上资源均经过详细标注处理，适用于YOLOv5模型训练以及非机动车违规停放检测及机器视觉识别。

Yolov5在非机动车违规停放中的应用：基于已标注数据集的自行车（Bicycles）识别-1

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本文探讨了使用YOLOv5算法对非机动车特别是自行车的违规停放行为进行检测的应用。通过分析已有标注的数据集，研究旨在提升城市交通管理效率和公共空间的有效利用。文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的自行车部分。此资源仅包括第一个分类——自行车的数据，共有1313张图片。整个自行车数据集中一共有十个不同的分类，总数量约为8000张图片及其对应的标注信息，涵盖了山地车、公路车、越野车和通勤用车等多种类型的自行车。每种类型的照片数大约在800至1000之间，其中极少数照片存在重复。此外，数据集还包括电动车的图像资料共约8千张以及三轮车的数据集约6千张图片及其标注信息。这些车辆同样被细致地分类，并且每个类别中大概包含500到1,000张不同品牌和类型的电动车或三轮车照片，例如绿源、台铃等品牌的电动车或是淮海、闪电客等型号的三轮车。所有资源均已被详细标注，适用于YOLOv5模型训练及非机动车违规停放检测与机器视觉识别技术的研发。

Yolov5在非机动车违规停放中的应用（未标注数据集、机器视觉识别）——以三轮车为例（第二部分）

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本文为系列研究的第二部分，探讨了YOLOv5算法在无标签数据集条件下，应用于识别和定位城市中违规停放的三轮车场景。通过实验验证其在非机动车违规检测中的有效性及适应性。文件内包含的是未标注的非机动车数据集中的三轮车第二部分，由于上传限制只包含这部分内容，共有2774张图片。整个三轮车数据分为两部分，总计6000张。该资源还包括8000张自行车图片和8000张电动车图片，所有图像均已分类： - 自行车：包括山地自行车、公路自行车、越野自行车、通勤自行车及共享单车等类型，每种类型的数量大约在800到1000之间。 - 电动车：包含绿源电动车、台铃电动车、小刀电动车、雅迪电动车和共享电动车等多种品牌，同样每个类别的图片数约为800至1000张。这些资源主要用于yolov5+未标注非机动车数据集及机器视觉识别技术中的非机动车辆违规停放检测。如需已标注的数据集，请留意后续更新。

Yolov5在非机动车违规停放中的应用——基于无标签数据的机器视觉识别（第一部分：三轮车）

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本文探讨了YOLOv5模型在处理非机动车辆特别是三轮车违规停放问题上的潜力，通过创新地使用无标签数据进行训练，展示了其在实际城市监控中的应用价值。文件内包含的是非机动车数据集中的三轮车第一部分，由于上传大小限制仅包括了3519张图片的第一部分，总共有两部分。整个资源还包括8000张自行车图像（分类为山地自行车、公路自行车、越野自行车、通勤自行车和共享单车等），每种类型的数量约为800至1000张；另外有8000张电动车的图像（包括绿源电动车、台铃电动车、小刀电动车、雅迪电动车以及共享电动车型号，各型号的数量在800到1000之间）；还有6,035张三轮车图片（分类为淮海三轮车、闪电客三轮车、金彭三轮车、宗申三轮车和五星三轮车等），每种类型大约包含500至600张。所有这些数据集都是未标注的，用于训练yolov5模型进行非机动车识别及违规停放检测。如果需要已标注的数据集，博主将会后续整理并上传。

Yolov5在非机动车违规停放检测中的应用-带标注的数据集+E-Bicycle图像+xml格式

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本研究探讨了YOLOv5算法在识别和定位城市环境中非机动车辆（如自行车）不规范停放问题上的效能，结合特定设计的E-Bicycle图像数据集及XML标记文件，优化模型训练与测试流程。文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的电动车E_bicycle7图片及其标注数据部分，限于上传大小只包括雅迪电动车的864张图片及对应的标注信息。整个自行车数据集共分十类，此为第七类。所有资源总计有自行车图像约8000张及其标注数据，各类别涵盖了山地车、公路车、越野车和通勤车等类型，每种类型的数量在800至1000张之间。电动车的数据同样包含大约8000张图片及对应的标注信息，并分为多个类别如绿源电动车、台铃电动车等。同自行车数据集一样，每个类别的图像数量也在800到1000张左右。此外还提供了约6,000张三轮车的已标注图像，分类包括淮海三轮车、闪电客三轮车等多种类型，每种类型的图片大约有500至600张。所有这些资源均适用于YOLOv5模型训练及非机动车违规停放和机器视觉识别等应用。

已标注的电动车与自行车数据集.zip

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本数据集包含了大量标注完毕的电动车和自行车图像，适用于计算机视觉领域的分类、检测等任务研究。深度学习中的目标检测YOLO网络可以用于车辆识别检测，包括已经标注好的电动车和自行车的数据集，可以直接使用这些数据进行训练。

关于机器视觉在停车位检测中的应用研究

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本研究探讨了机器视觉技术在智能停车系统中的应用，旨在提高车位检测精度与效率，减少资源浪费，并为驾驶者提供便利。通过图像处理和模式识别算法优化现有停车解决方案。一种基于视频的停车场车位监控算法允许用户通过鼠标操作来标定车位位置。该算法采用三种判据：第一种是差影均方值，用于检测车位占用状态的变化；第二种是差影方差，第三种则是前景与背景比值的方差。这两种额外的判据有助于排除干扰并确认车位的状态变化。当这三项指标数值稳定时，系统会更新车位背景信息。实验结果表明此算法能够迅速且准确地反映停车位的变化，并易于实现。

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。