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抽烟场景数据集

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简介:
抽烟场景数据集是一系列标注了人们在不同环境中吸烟行为的图片和视频集合,为研究和开发监控健康行为的技术提供支持。 抽烟数据集包含两个部分:JPEGImages文件夹与Annotations文件夹。JPEGImages文件夹内有超过4400张各种场景下的抽烟图像;而Annotations文件夹则存放着对应每一张图片的xml标注文件,共有超过4600个抽烟行为的标注框。 这些图片和对应的标注是由人工使用labelimg工具完成,并且数据集中的照片清晰、场景广泛,经过精心挑选。因此该数据集适用于各种场景下的抽烟检测任务,可以作为模板应用于特定场合下抽烟行为识别的研究与开发中。在需要针对特殊环境进行训练时,只需添加少量特定场景的数据即可满足需求。 此数据集省去了收集图像和人工标注的时间成本,并可以直接用于工程化应用。

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    抽烟场景数据集是一系列标注了人们在不同环境中吸烟行为的图片和视频集合,为研究和开发监控健康行为的技术提供支持。 抽烟数据集包含两个部分:JPEGImages文件夹与Annotations文件夹。JPEGImages文件夹内有超过4400张各种场景下的抽烟图像;而Annotations文件夹则存放着对应每一张图片的xml标注文件,共有超过4600个抽烟行为的标注框。 这些图片和对应的标注是由人工使用labelimg工具完成,并且数据集中的照片清晰、场景广泛,经过精心挑选。因此该数据集适用于各种场景下的抽烟检测任务,可以作为模板应用于特定场合下抽烟行为识别的研究与开发中。在需要针对特殊环境进行训练时,只需添加少量特定场景的数据即可满足需求。 此数据集省去了收集图像和人工标注的时间成本,并可以直接用于工程化应用。
  • 检测-吸识别.zip
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    该数据集包含大量标记的图像和视频片段,用于训练机器学习模型以检测和识别吸烟行为。非常适合相关研究和开发使用。 吸烟检测数据集—抽烟检测识别数据集.zip 包含3000张已标注图片及2000张未标注图片。
  • 火灾雾图像标注的
    优质
    该数据集包含多种火灾现场的烟雾图像,旨在为机器学习模型提供训练素材,以提高其在复杂环境中的烟雾识别能力。 火灾烟雾图像标注数据集在计算机视觉领域扮演着重要角色,主要用于训练和评估针对火灾及烟雾的检测算法。该数据集包含2257张精心挑选并详细标注的图片,旨在帮助研究人员与开发者构建更精确的目标识别系统,并提升真实环境下的火源及烟雾辨识能力。 理解“图像标注”的概念是关键:这一过程涉及对特定对象或区域在图像中的标记,以使机器学习算法能够识别这些元素的位置和特征。此数据集中每张图片均详细标示了火灾与烟雾的存在情况,从而让算法可以掌握其形状、颜色及环境背景。 VOC(PASCAL Visual Object Classes)和YOLO(You Only Look Once)是两种广泛使用的标注格式。其中,VOC使用XML文件详述图像中每个目标的边界框、类别及其置信度;而YOLO则通过将图片分割成多个网格,并预测各网格内存在的目标及相应信息来实现高效的目标识别。这两种方法各有特点:VOC适合处理复杂的多对象场景,而YOLO以其速度和简洁性著称。 在训练深度学习模型时,此类大规模且高质量的数据集至关重要。它们为模型提供了丰富的样本数据,使其能够区分火灾与烟雾的不同特征(如火焰的颜色、形状及亮度;以及烟雾的浓度及其扩散状态)。通过这些图像的学习过程,模型可以逐渐提高对火灾和烟雾场景识别的准确性,这对防火预警系统具有重要意义。 利用该数据集的研究者可进行以下几类任务: 1. 目标检测:训练算法来定位并识别图片中的火灾与烟雾。 2. 类别辨识:区分不同类型的火源或烟雾,并进一步细分类别(例如明火、余烬等)。 3. 实时监测:优化模型以适应视频流,实现连续的火灾和烟雾监控。 4. 异常检测:通过分析图像序列来识别与背景显著不同的异常情况。 5. 跨场景适应性研究:测试模型在不同光照条件、天气状况及环境下的表现。 实际应用中,此类算法可以集成到公共安全系统如公共场所摄像头、无人机监测或手机应用程序等,从而实现及时的火灾警报功能,降低人员伤亡和财产损失的风险。 总之,火灾烟雾图像标注数据集是推动火灾与烟雾检测技术进步的重要资源。通过深度学习和图像处理技术的应用开发出更智能且精准的防火预警系统能够有效保护公共安全。
  • (VOC格式).rar
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    该数据集包含各类图像及其标注信息,特别聚焦于吸烟行为的不同场景。采用VOC格式存储,便于研究人员和开发者使用。 VOC格式抽烟数据集包含了用于识别图像中吸烟行为的标记数据。该数据集适用于训练机器学习模型以检测图片中的抽烟场景。
  • 民注意:Yolov5检测.rar
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    本资源提供了一个基于YOLOv5框架的抽烟行为检测的数据集,旨在帮助开发者和研究人员训练、优化抽烟识别模型。 资源内容:yolov5抽烟检测数据集.rar 该数据集包括2500张图片及其相应的text文本标注文件,其中包含了类别标签及烟的坐标位置,并已按照训练集、测试集和验证集进行划分,可以直接用于模型训练,经实际测试有效。 适用对象: - 计算机专业大学生课程设计与毕业设计 - 电子信息工程专业学生项目研究 - 数学专业的相关课题 作者介绍:某大型企业资深算法工程师,在Matlab、Python、C/C++和Java等编程语言以及YOLO目标检测算法方面有十年的工作经验。擅长计算机视觉技术,包括但不限于目标检测模型开发、智能优化算法设计与实现、神经网络预测建模、信号处理分析及图像处理等多种领域内的仿真实验研究工作。欢迎交流学习。
  • YOLO(含火灾风险、火灾和雾)
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    YOLO数据集包含多种火灾风险相关的场景图片,涵盖火灾与烟雾等关键要素,旨在提升火灾检测模型的实时性和准确性。 数据集概述:此数据集包含带注释的火灾和烟雾图像,专为在涉及火灾危险的场景中训练对象检测模型而设计。它非常适合用于监视、早期火灾探测系统及环境监测等应用。该数据集以YOLO格式提供清晰的注释,包括两个主要类别:火灾(0)和烟雾(1)。 类别: - 0:火灾 - 包含可见火焰或明显存在火灾区域的图像。 - 1:烟雾 - 在火灾发展的早期阶段或因环境因素而出现烟雾的图像。
  • Yolov5吸识别 - Yolov5检测.zip 文件
    优质
    本文件包含用于训练和评估YOLOv5模型在检测图像中吸烟行为的数据集。内含标注清晰的图片及对应的XML格式注释,适用于研究与开发项目。 Yolov5吸烟检测数据集是一种专门用于训练和测试Yolov5模型的数据集合,其目标是识别并检测图像中的吸烟行为。该数据集中包含了大量不同场景的图像样本,包括室内、室外以及人群聚集的地方等多样的环境。每个图片都详细地标注了边界框与类别标签,以便于机器学习算法精确地区分出哪些物体或活动属于吸烟行为。这些边界框不仅指明了目标的位置和大小信息,还通过类标明确指出这是吸烟相关的图像内容。 利用Yolov5模型配合此数据集进行训练后,可以生成一个高度准确的吸烟检测系统,在实际应用中能够迅速定位并识别出图片中的吸烟动作。这在监控场所、公共空间以及安全领域具有重要意义,因为它能帮助监管人员及时发现违规行为,并采取相应措施来保护环境和保障公众健康。 总之,Yolov5吸烟检测数据集是一个重要的资源库,它支持开发者创建高效的实时吸烟监测系统,从而有效应对公共场所中的相关挑战。
  • 与通话行为
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    该数据集包含了在不同吸烟状态下人们的通话行为记录,旨在研究吸烟对个体通讯习惯的影响。 抽烟及打电话行为数据集适用于深度学习用户进行抽烟或打电话行为检测。该数据集中共有5373张图像:打电话的数据有1227张,吸烟的数据有2168张,正常状态下的数据有1978张。
  • 分类
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    场景分类数据集是一系列标注了不同场景标签的图像集合,广泛应用于计算机视觉领域,旨在训练和测试场景识别与理解算法。 该数据集包含约25000张来自世界各地自然场景的图像。任务是确定可以将每张图像分类为哪种场景类型。相关文件包括test_WyRytb0.csv、train.csv以及Scene Classification_datasets.txt和Scene Classification_datasets.zip。