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驾照科目一和科目四题库的SQL表数据及JSON格式(含小车、客车、货车、摩托车图片素材)

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简介:
本资源包含驾照考试科目一与科目四的完整题库,以SQL表形式存储,并提供JSON格式导出。附带各类车型图片素材,便于学习和教学使用。 驾照考试题库包含以下内容:科目一与科目四的题目以SQL表数据及JSON格式提供,并附带图片素材(包括小车、客车、货车、摩托车)。具体数量如下: - 客车科目一2154题,科目四2126题; - 小车科目一1600题,科目四1300题; - 摩托车科目一446题,科目四383题。

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  • SQLJSON
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  • 2024年C1C2C3
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    本题库包含2024年最新C1、C2、C3驾照考试科目一的所有必考知识点和模拟试题,帮助考生有效备考,顺利通过理论考试。 ### 2024年科目一考试题库(小客车C1/C2/C3)知识点总结 #### 一、交通信号灯与行驶规则 **1. 黄灯行驶规则** - **知识点概述:** 当遇到黄灯亮起时,已经越过停止线的车辆可以继续通行。 - **知识点详解:** 在交通规则中,黄灯是一种预警信号,它表示红灯即将出现。驾驶员应当做好准备停车。但如果车辆在黄灯亮起时已经越过停止线,则可以继续前进,不必紧急停车以避免造成追尾等事故。 **2. 右转规则** - **知识点概述:** 在红灯亮起时,如果信号灯为圆形而非箭头形状,并且不影响其他方向的车辆及行人通行,可以进行右转。 - **知识点详解:** 根据道路交通法规,在圆形红灯亮起的情况下,车辆在确保安全的前提下可以右转。这一规则的前提是不能妨碍到正常行驶的车辆和行人的安全。若路口设有专门的右转箭头灯,则需按照箭头灯指示行驶。 **3. 加速通过交叉路口规则** - **知识点概述:** 在交叉路口遇到特定情况时不应加速通过。 - **知识点详解:** 一般而言,在交叉路口不应该无故加速,特别是在信号灯变化或前方视线受阻的情况下更应注意减速慢行以确保安全。例如,当信号灯显示红灯时(即使圆形信号灯允许右转),也应在确保安全的情况下进行。 **4. 停止线前停车规则** - **知识点概述:** 当遇到红灯时,必须在停止线前停车。 - **知识点详解:** 红灯亮起时,所有车辆都必须停在停止线之前等待绿灯再次亮起才能继续前行。这是最基本的交通规则之一,旨在确保交通安全并避免事故发生。 **5. 通过路口规则** - **知识点概述:** 在通过交叉口或十字路口时需遵循特定的行驶规则。 - **知识点详解:** 当通过这些位置时,驾驶员应当注意信号灯的变化以及具体路况信息。例如,在绿灯亮起的情况下可以直接通行;而在红灯状态下则必须停车等待。 #### 二、特殊路况下的驾驶规则 **1. 网状线区域停车规则** - **知识点概述:** 在网状线区域内禁止停车。 - **知识点详解:** 这些标识通常设置在繁忙的交叉口以保持交通流畅,防止拥堵。因此,在这些区域不允许任何车辆停放,即使是在等待信号灯变化的情况下也不行。 **2. 黄色网格线区域停车规则** - **知识点概述:** 在黄色网格线区域内不许停车。 - **知识点详解:** 设置这种标识同样是为了确保道路交通顺畅而设立的。禁止在该范围内临时或长时间停放任何车辆;如果前方道路堵塞,应在外等待以避免造成交通拥堵。 **3. 人行横道前停车规则** - **知识点概述:** 不得在人行横道上停车。 - **知识点详解:** 在任何时候都不允许将车停放在行人过街的地方。这样做会阻碍行人的通行,并且违反了相关法律法规,影响交通安全和秩序。 通过以上对2024年科目一考试题库中小客车C1/C2/C3相关内容的详细解析,我们可以清楚地了解到在实际驾驶过程中遵守这些交通规则对于确保自身和其他道路使用者的安全非常重要。希望每位驾驶员都能认真学习并掌握这些规则,做到文明行车,并共同维护良好的道路交通环境。
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    本数据集提供1880张图像,覆盖七种类别车辆(含轿车、货车及特种车辆),适用于目标检测任务。以VOC和YOLO格式呈现,便于模型训练与验证。 数据集采用Pascal VOC格式与YOLO格式进行标注(不含分割路径的txt文件),仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。 图片总数:1883张 标注数量: - xml文件数:1883个 - txt文件数:1883个 标注类别共有7种,分别为“摩托车”、“救护车”、“大车”、“轿车”、“消防车”、“警车”和“警用摩托车”。 各类别框的数量如下: - 摩托车:877个 - 救护车:304个 - 大车:355个 - 轿车:303个 - 消防车:325个 - 警车:300个 - 警用摩托车:293个 总框数为2757。 标注工具使用的是labelImg。
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    本数据库旨在为准备驾照科目四考试的学习者提供支持,涵盖大量试题及解析,助力考生高效备考,轻松过关。 驾考科目四数据库SQL相关的内容可以进行如下表述:关于驾考科目四的数据库设计与实现,如果需要编写相关的SQL语句,请确保遵循标准的数据结构和语法规范。
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    本项目专注于深度学习在目标检测领域的应用,特别针对包含多种交通参与者(如小汽车、行人、自行车等)的复杂城市道路场景。通过训练模型识别和分类不同类型的交通工具,旨在提升自动驾驶系统的感知能力与安全性。数据集全面覆盖了从小型摩托车到大型公交车的各种车辆类型,为研究者提供了丰富的测试资源。 数据集包含不同类别的车辆和行人图像:自行车291张、小汽车1797张、人1281张、卡车494张、公交车425张以及摩托车328张。所有图片均从网络上爬取,并由人工进行标注,支持VOC、COCO及YOLO三种格式的数据标注样式。如果涉及侵权,请联系作者删除相关数据。
  • 与电动辆检测集,VOCYOLO
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    本数据集包含丰富的摩托车和电动车辆图像样本,提供VOC和YOLO两种标注格式,适用于目标检测模型训练和验证。 包含5000多条数据的摩托车电动车数据集,采用YOLO格式,可直接用于训练。
  • Yolo算法用集-2129张标注-涵盖卡公交.zip
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    本资源提供了一个包含2129张注释图像的数据集,专为YOLO算法训练设计。该数据集涵盖了多种常见车辆类型,包括卡车、小汽车、摩托车及公交车,有助于提高模型在复杂交通环境下的识别精度和速度。 Yolo系列算法的目标检测数据集包含标签文件,可以直接用于训练模型及验证测试。该数据集已经划分好,并附有data.yaml配置文件,适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11等算法。 此数据集中有两种格式的标签:Yolo格式(txt文件)与VOC格式(xml文件),分别存储在不同的文件夹中。Yolo格式的具体内容为: ,其中: - `` 表示目标类别的索引值,从0开始计数。 - `` 和 `` 分别是目标框中心点的X和Y坐标,这些坐标是以图像宽度和高度为基准的比例值,在0到1之间变化。 - `` 和 `` 表示目标框的实际宽度与高度,同样以比例形式给出。
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