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Vehicle Rear Light Data: 车辆尾灯检测与信号识别数据集

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简介：
本数据集包含车辆尾灯检测与信号识别的相关信息，旨在为自动驾驶及智能交通系统提供可靠的训练和测试资源。 我们工作的数据集包括基于视觉的分层结构用于自动前车尾灯检测和信号识别的数据。该数据集包含多个由车载摄像头录制的视频，在台北拍摄完成，并在多种天气或光照条件下进行录制，以供实验比较。 场景分类如下： - 多云：文件名有PPG00(164-169).mov、PPG00(696-700).mov和EMG00030.mov - 雨天：文件名为IMG_6052-1.mov - 晚上：文件名有EMG00(023-031).mov 录制的视频帧包含以下实时信息： - 坐标（纬度，经度） - 速度（公里/小时） - 时间戳记 如果在工作中使用此数据集，请引用以下参考资料：Cui, Z., Yang, SW, & Tsai, HM (2015, September). A vision-based hierarchical framework for auton

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  • Vehicle Rear Light Data: 车辆尾灯检测与信号识别数据集
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    本数据集包含车辆尾灯检测与信号识别的相关信息，旨在为自动驾驶及智能交通系统提供可靠的训练和测试资源。 我们工作的数据集包括基于视觉的分层结构用于自动前车尾灯检测和信号识别的数据。该数据集包含多个由车载摄像头录制的视频，在台北拍摄完成，并在多种天气或光照条件下进行录制，以供实验比较。 场景分类如下： - 多云：文件名有PPG00(164-169).mov、PPG00(696-700).mov和EMG00030.mov - 雨天：文件名为IMG_6052-1.mov - 晚上：文件名有EMG00(023-031).mov 录制的视频帧包含以下实时信息： - 坐标（纬度，经度） - 速度（公里/小时） - 时间戳记 如果在工作中使用此数据集，请引用以下参考资料：Cui, Z., Yang, SW, & Tsai, HM (2015, September). A vision-based hierarchical framework for auton
     
  • Vehicle Rear Lights Analyser: 车辆尾灯信号检测
    优质
    Vehicle Rear Lights Analyser是一款专为保障交通安全设计的应用程序，能够高效准确地识别和分析车辆尾灯信号，有效预防交通事故。 车辆追踪器光探测器状态分析仪主要用于监测和评估车载光探测设备的工作情况。这类仪器能够帮助用户实时了解光探测器的状态，确保其在各种环境下的正常运行。
     
  • 车辆牌照检测与识别数据集
    优质
    本数据集包含大量实际道路上行驶车辆的图像和视频片段，旨在提供一个全面、高质量的数据资源库，用于研究及开发车牌自动检测与识别技术。 车牌检测与识别数据集包括训练车牌检测模型的数据：图块大小为136*36的车牌图像及非车牌图像；以及用于字符识别模型训练的数据：20*20像素的单个字符图片，这些字符涵盖数字（0~9）、字母（A~Z）和各省市区简称（如京、津、晋等）。
     
  • 车辆重识别数据集：Vehicle Re-ID 数据集合 коллекция
    优质
    车辆重识别数据集（Vehicle Re-ID）提供了一个大规模、多样化的车辆图像库，用于研究跨摄像头追踪车辆的技术挑战。该数据集合包含了丰富的真实世界场景下的车辆图片和相关信息，旨在推动车辆再识别领域的技术发展与应用创新。 Vehicles识别数据集目录内容如下： 1. image_query/：该文件夹包含1678张用于查询的图像。 2. image_test/：该文件夹包含11579张测试用图像。 3. image_train/：该文件夹包含37778张训练用图像。 4. name_query.txt：此文件列出了所有查询图片的名字。 5. name_test.txt：此文件列出所有测试图片的名字。 6. name_train.txt：此文件列出所有用于训练的图片名字。 7. test_track.txt：记录了所有的测试轨迹。每个轨迹包含大约六张同一车辆的不同拍摄图像。
     
  • carplate.rar_车牌数据集_车牌识别python_车辆识别python_车辆颜色识别_边缘检测
    优质
    该资源包含一个用于车牌识别和车辆颜色识别的数据集，适用于Python编程环境。包括车牌图像及边缘检测应用，便于开发车辆识别系统。 首先对现有的车牌识别系统及其技术进行深入研究，并开发一个基于 Python 的车牌识别系统。文章先对车辆图像进行高斯去噪、灰度化及边缘检测等一系列预处理步骤，随后结合颜色特征与形态学特征确定车牌位置，采用彩色分割法完成车牌的精确分割。最后使用 SVM 分类器训练字符识别模型，并在 Python 软件环境中开展仿真实验以验证系统的性能。
     
  • 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。
     
  • VeRi.zip（车辆识别数据集）
    优质
    VeRi.zip包含了一个专为车辆再识别设计的数据集，内含大量校园和城市环境中车辆的图片及标注信息，旨在促进计算机视觉领域中关于车辆识别的研究与应用。 VeRi.zip（Vehicles识别数据集）
     
  • UIUC车辆识别数据集
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    UIUC车辆识别数据集是由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校提供的大规模图像数据库，主要用于研究和开发先进的车辆检测与分类技术。该数据集包含了多种类型、视角及光照条件下的车辆图片，为科研人员提供了宝贵的实验资源。 数据集中包含用于评估目标检测算法的汽车侧视图图像。这些图像是由Shivani Agarwal、Aatif Awan 和 Dan Roth 在 UIUC 收集并整理的，并在相关论文实验中使用。所有汽车图片均为灰度图像，原始格式为 PGM，共有 1328 张图片。 数据说明： - 数据集中包含以下内容： - 训练图像共1050张（其中550张是汽车图像，另外500张是非汽车图像）。 - 单比例测试图像有170张，其中包括大约与训练集中的汽车大小相同的200张图片。 - 多尺度测试图像是指包含不同尺寸的139辆汽车的108张图片。 评估文件提供了用于评价各种算法的标准方法。
     
  • BITviehcle车辆识别数据集
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    BITvihecle车辆识别数据集是由北京理工大学开发的一个大规模车辆图像数据库，旨在推动无人驾驶和智能交通系统中的车辆识别技术发展。该数据集包含了多种类型、视角及环境下的高质量车辆图片，并提供了详细的标注信息，适用于训练与评估先进的计算机视觉算法。 这是车辆识别常用的数据集之一。原始数据只有mat标签文件，并无xml格式的文件。我已将这些数据按VOC格式转换为xml文件，共有9850张图片，按照8:2的比例划分了训练集与测试集。希望这对您有所帮助。该数据集中包含六种车型标签：Bus、Truck、SUV、Microbus、Sedan和Minivan。由于文件过大，无法直接上传xml文件，请理解。
     
  • 车牌识别、检测与车辆定位
    优质
    《车牌识别、检测与车辆定位》一书专注于介绍现代智能交通系统中的关键技术，涵盖车牌自动识别原理、图像处理技术及精准车辆定位方法。 数据包括车牌识别数据集以及演示示例。