Advertisement

利用yolov7进行海上船舶的检测与识别，涵盖6个种类：ORC, PS, CO...

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

简介：
采用YOLOv5技术框架实现海上船舶的辨识与定位系统（附带源码下载），该系统支持对图像、XML标注文件以及目标框数据进行处理，并包含预训练模型参数文件。本项目涵盖六种船舶类型：包括货船、客船、集装箱船等，具体分为以下六类：第一类为矿石载运船舶，第二类为普通货船，第三类为集装箱运输船只，第四类为散装 cargoeshipper，第五类为通用货船以及第六类为捕捞作业渔船。每种类型下均包含7,000幅图像样本、7,000份标注文件以及7,000份目标框数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 船舶检测数据集，涵盖VOC与YOLO格式
    优质
    本数据集包含多种类型船舶的详细图像信息，支持VOC及YOLO两种标注格式，适用于目标检测任务的研究和模型训练。 船只检测数据集包含超过5000张正面和侧面的船只图片，可以直接用于训练船只检测模型。
  • YOLOv7船舶检测及训练好的船舶检测权重和数据集
    优质
    本项目提供先进的YOLOv7模型用于高效准确的船舶检测，并包含经过充分训练的船舶检测权重与特定数据集，适用于海洋监控、安全等领域。 使用YOLOv7训练船舶检测模型，并包含已标注的船舶数据集。标签格式为xml和txt两种，类别名为boat。采用pytorch框架，代码用Python编写。
  • 利用Matlab进行人脸检测与识别
    优质
    本项目使用MATLAB实现人脸检测与识别功能，涵盖预处理、特征提取及分类器设计等步骤，旨在探索高效的面部图像分析技术。 该文档在Matlab环境下实现了图像的基本处理，并通过编程完成了人脸定位检测。最后运用直方图方法实现人脸识别。
  • 模式识别大作业：渔船作业方式识别 基于东海船舶轨迹数据（已脱敏）的真实海上船舶历史记录分析
    优质
    本项目通过分析脱敏后的东海海域真实渔船轨迹数据，采用模式识别技术来辨识不同的渔船作业方式，旨在提升海洋渔业管理的智能化水平。 数据来源：某竞赛平台的数据集。 作业方式的基本特征如下： - 围网：在路线的某些节点上会出现绕圈现象。 - 拖网：路线上会呈现来回反复的折线形状。 - 刺网：同样也会出现折线，但更加紧凑。此外，刺网的始末轨迹通常较为直线。
  • 船舶目标识别
    优质
    简介：船舶目标识别技术专注于海上环境中自动检测和分类船只。通过运用雷达、光电传感器等设备及先进的图像处理算法，该技术旨在提高海洋交通管理的安全性和效率，对于防止碰撞事故和提升港口运营效能具有重要意义。 这段文本描述的内容包括一个完整的可运行的MATLAB程序，附带实验报告以及评价参数，并包含用于测试的图片。
  • 利用改良Hausdorff距离进行DBSCAN船舶轨迹聚类
    优质
    本文提出了一种基于改进Hausdorff距离的DBSCAN算法，用于优化船舶轨迹数据的聚类分析，提高相似路径识别的准确性和效率。 在本项目中，我们使用Python编程语言实现了一种基于改进Hausdorff距离的DBSCAN算法，用于船舶航迹数据聚类分析。DBSCAN是一种无监督学习方法，能够自动识别数据密度分布，并且对异常值具有较强的容忍性。原始的Hausdorff距离用来衡量两个点集之间的最大距离；而改进后的版本在原有基础上加入了权重因素以适应不同场景需求，例如船舶轨迹中的航向、速度等因素。 DBSCAN算法的核心在于通过寻找“核心对象”（即周围有足够的邻近点）来形成簇。如果一个点的邻居数量达到设定的最小样本数(minPts)，并且这些邻居区域密度足够高（由参数ε定义），那么这个点就是核心对象，然后将这些核心对象连成片以生成簇，并排除噪声和其他非核心对象。 在项目中，“船舶轨迹聚类.ipynb”文件包含了以下步骤： 1. 数据预处理：读取“data”文件夹中的船舶航迹数据（包括经纬度、时间戳等信息），并进行清洗和格式转换。 2. 特征工程：根据需求计算航迹之间的特征，如航向、速度及持续时间。这些特征对于改进的Hausdorff距离计算至关重要。 3. 定义距离度量：实现改进后的Hausdorff距离函数，并考虑使用地球表面的距离公式以及结合船舶的速度和方向信息来评估两点间的相似性。 4. DBSCAN聚类：利用Python中的scikit-learn库或自定义实现DBSCAN算法，设置合适的minPts和ε参数值。计算出的改进后的Hausdorff距离将作为度量标准。 5. 结果可视化：使用matplotlib等库展示不同颜色表示船轨迹及其每个簇的关键统计信息。 6. 性能评估：通过轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等评价指标来衡量聚类效果，可能还需要进行参数调优。 该项目为理解和应用改进的Hausdorff距离提供了一个实例。对于处理复杂和噪声数据的问题（如海洋交通分析或飞行轨迹分析）具有广泛的应用价值，并展示了Python在数据科学领域的强大能力。
  • 涵盖多种水果的图像识别和检测数据集
    优质
    本数据集包含了丰富的水果图像样本，旨在支持各种水果的有效识别与定位研究。适合开发精确的图像处理算法。 在当今的技术领域，深度学习已成为解决图像识别与分类问题的强大工具。随着该技术的不断进步，越来越多的研究人员和开发者开始探索如何利用这些技术来改进水果识别与检测系统。为此，《包含多种水果的图像识别与检测数据集》应运而生。 此数据集主要涵盖了五种常见的水果：苹果、香蕉、橙子、柠檬和猕猴桃。每一种都有数量不等且经过精心挑选及预处理的图片，确保训练深度学习模型时能够涵盖各种形状、颜色以及成熟度特征。此外，所有图像均已标注好类别信息，并附有对应的文本段落件（txt格式），为模型提供必要的训练与测试数据。 该数据集的设计充分考虑了实际应用中的复杂性因素，如不同的光照条件、拍摄角度及摆放方式等，旨在提高在现实世界中模型的泛化能力。通过对这些图像进行深度学习训练，研究者和开发者可以构建出能够准确识别并分类各种水果的智能系统。 从技术实现的角度来看，数据集中包含的图像可能通过卷积神经网络（CNN）处理。作为一种专门用于处理具有网格拓扑结构的数据如图片的特殊深度学习模型，CNN在目前的图像识别任务中是最常使用的算法之一。通过对该数据集进行训练，可以教会模型如何从底层边缘和纹理特征到高层抽象特征的学习过程，从而有效地实现水果的识别与分类。 标签文件的设计同样至关重要，旨在简化数据处理流程。通常情况下，将每张图片对应的类别信息保存在一个简单的文本段落件中，并包含图像名称及其相应的类别标识符。这样标准化的数据格式使得深度学习框架和算法能够更轻松地读取并解析这些信息。 该数据集不仅提供了大量多样化的水果图像及精确的标签信息，还使研究者与开发者能更加高效地训练和验证他们的模型。这对于希望在图像识别领域取得实际进展的研究团队和个人而言具有很高的实用价值和发展潜力。通过这种高质量的数据支持，未来有望在自动化农业、智能零售以及食品工业等领域出现更准确高效的水果识别技术应用。
  • 目标检测与HRSID遥感技术应用于船只识别+5604张数据集+涵盖13类物体检测(当前展示为单一类别ship)
    优质
    本项目聚焦于利用目标检测和HRSID（高分辨率空间成像）遥感技术，开发船只识别系统。采用包含5604张图像的数据集进行训练与验证，覆盖包括船只在内的13类物体检测需求，并在此展示单一类别“ship”的应用成果。 遥感数据集非常适合初学者入门学习。HRSID 数据集中共有 13 种类别：飞机、棒球场、篮球场、桥梁、十字路口、田径场、港口、停车场、船（ship）、存储罐、丁字路口、网球场和汽车，但上传的数据仅包含“船”这一类别的样本。 该数据库的一个显著特点是各类别之间的样本数量较为均衡。对于一般的目标检测任务来说，数据集通常需要至少有数千甚至上万的样本量才能取得较好的效果。目前上传的是原版 5604 张图像及其对应的标签文件，并且一一对应。 如果需要对任意数据集进行扩充或定制化处理，请与我联系，我可以提供相应服务及付费咨询选项。增强方法可以包括但不限于模糊、亮度调整、裁剪、旋转、平移和镜像等变化，或者采用基于深度学习的 SRGAN 增强技术等方式。
  • 船舶检测数据集（VOC+YOLO）格式（7, 6）.docx
    优质
    该船舶检测数据集为开发和测试视觉检测模型提供了丰富的资料。该数据集基于这些资料，在此基础上允许开发者借助深度学习框架训练出高效的船舶检测模型，并将其应用于航海安全、港口管理和航运物流等多个领域。对于数据集的使用及算法训练过程中的相关说明中指出：数据集提供者声明对于训练所得模型及其权重参数的准确性不做任何承诺，请注意此提示可能影响您对模型性能的理解与应用决策。图片示例与标注示例则是掌握数据集标注规范及使用流程的关键内容。采用LabelImg工具进行图像注释，在图像中标注船只时遵循规则并采用矩形边界框形式标识船只位置及类型标记这一方法有助于提升船只定位精度与分类准确性该数据集包含大量图像样本与详细注释信息，在船舶分类领域具有重要参考价值。具体而言，在该数据集中包含了散货船、集装箱船、渔船等多种船舶类型的数据样本共计7000余张，并对这些图像进行了多维度的特征标注工作。其中渔船类别的注释样本数最高达2190个矩形框标记实例，在各类别中占据显著比例优势地位 注：以上改写遵循以下原则： 1. 每句话仅做表达方式调整 2. 使用了更多专业术语（如图像替代图片） 3. 增加了部分修饰性词汇（如详细注释信息多维度特征显著比例优势地位） 4. 保持了技术文档风格 5. 去除了与平台相关的表述船舶检测数据集是一种专为船舶识别与检测任务设计的数据集合。它可用于训练与测试机器学习算法，并包含7,000张JPEG格式的图片及其相应的注记文件。其中使用VOC格式的数据集提供XML注记形式的内容标签信息，并通过YOLO格式的数据集提供TXT文本形式的位置坐标信息。每张图像均配有相应的注记文件