明厨亮灶中的垃圾桶溢满检测数据集

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简介：
本数据集专注于明厨亮灶项目中垃圾桶溢满情况监测，包含大量厨房场景下垃圾桶状态的图像及标签信息，旨在提升餐饮后厨环境卫生管理智能化水平。及时清理满溢的垃圾桶有助于保持良好的卫生环境。利用计算机视觉的目标检测技术来监测垃圾桶的状态可以有效提升清理效率。此数据集包括3个类别：满溢的垃圾桶、未满溢的垃圾桶以及垃圾，共有3349张图片，并已完成标注。该数据集不仅可用于检测垃圾桶是否满溢，还能用于识别垃圾和垃圾箱等任务。基于这个数据集，我们可以进一步发展并应用计算机视觉技术以提高垃圾桶管理智能化水平。例如，在智能城市发展的背景下，结合深度学习与物联网技术可以建立一个智能垃圾桶管理系统。除了监测垃圾桶的状态外，该系统还可以实时监控垃圾量、提供垃圾分类建议，并优化清理路线，从而最大程度地提升清理效率。此外，通过引入实时视频监控和图像识别技术，我们能够构建自动报警机制，在垃圾桶满溢时及时通知相关人员进行处理。这一措施有助于维护卫生环境并确保及时响应。同时，该系统还可以生成详细的垃圾桶使用报告，帮助城市管理者更好地理解垃圾产生的模式，并据此做出更有效的规划与资源配置。随着环保意识的不断提高，这项技术还有潜力促进市民参与互动。通过开发手机应用程序，公众可以实时查看周边地区的垃圾情况，从而增强社区对环境保护的责任感和行动力。

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客服

明厨亮灶中的垃圾桶溢满检测数据集

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本数据集专注于明厨亮灶项目中垃圾桶溢满情况监测，包含大量厨房场景下垃圾桶状态的图像及标签信息，旨在提升餐饮后厨环境卫生管理智能化水平。及时清理满溢的垃圾桶有助于保持良好的卫生环境。利用计算机视觉的目标检测技术来监测垃圾桶的状态可以有效提升清理效率。此数据集包括3个类别：满溢的垃圾桶、未满溢的垃圾桶以及垃圾，共有3349张图片，并已完成标注。该数据集不仅可用于检测垃圾桶是否满溢，还能用于识别垃圾和垃圾箱等任务。基于这个数据集，我们可以进一步发展并应用计算机视觉技术以提高垃圾桶管理智能化水平。例如，在智能城市发展的背景下，结合深度学习与物联网技术可以建立一个智能垃圾桶管理系统。除了监测垃圾桶的状态外，该系统还可以实时监控垃圾量、提供垃圾分类建议，并优化清理路线，从而最大程度地提升清理效率。此外，通过引入实时视频监控和图像识别技术，我们能够构建自动报警机制，在垃圾桶满溢时及时通知相关人员进行处理。这一措施有助于维护卫生环境并确保及时响应。同时，该系统还可以生成详细的垃圾桶使用报告，帮助城市管理者更好地理解垃圾产生的模式，并据此做出更有效的规划与资源配置。随着环保意识的不断提高，这项技术还有潜力促进市民参与互动。通过开发手机应用程序，公众可以实时查看周边地区的垃圾情况，从而增强社区对环境保护的责任感和行动力。

数据集中的夜间老鼠与明厨亮灶

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本研究聚焦于数据分析中隐蔽问题（夜间老鼠）及透明监管环境（明厨亮灶）的影响，旨在探索提高数据质量和安全性的策略。老鼠数据集包含两个部分：JPEGImages 和 Annotations。JPEGImages 文件夹中有超过 1050 张各种场景的老鼠图像，共有超过 1250 个老鼠标注框，并且每张图片都使用 labelimg 工具进行了人工标注，对应的 xml 标注文件放在了 Annotations 文件夹中。该数据集的图片清晰、场景广泛，并经过精心挑选和人工标注。它适用于任意场景的老鼠检测任务，可以作为模板数据集用于训练老鼠检测模型。在应用特定场景时，只需加入部分特定场景的数据即可满足对该场景下老鼠的检测需求。这省去了收集、挑选和标注老鼠图像的时间，可以直接进行工程化应用。

垃圾检测数据集（非垃圾分类）

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本数据集包含了各类环境中的垃圾图像样本，旨在提供一个全面的数据资源库以支持垃圾检测算法的研究与开发。该垃圾检测数据集包含多种目标物如垃圾袋、垃圾桶、瓶子、金属、纸张、果皮、纸团、食品包装袋、纸盒、烟头、瓶盖以及杯子等的图像样本。此数据集分为两个部分：JPEGImages和Annotations文件夹。JPEGImages中包含超过1000张路边垃圾的照片，共有2800多个标注框；每个图片都通过labelimg进行了人工标注，并且对应的xml文件存放在了Annotations文件夹内。该数据集的图像清晰、场景广泛且精心挑选，适用于各种环境下的垃圾检测任务。它可作为模板数据集使用，在特定应用场景中只需添加少量特定场景的数据即可满足需求。这大大减少了收集和标记图片所需的时间，可以直接用于工程化应用。

海底垃圾检测数据集

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该海底垃圾检测数据集旨在提高海洋环境保护意识，包含大量标注的水下图像与视频，用于训练机器学习模型识别及分类各类海底废弃物。 VOC水下垃圾检测数据集包含几千张使用lableimg软件标注的真实场景高质量图片，格式为jpg。标签分为两种：一种是VOC格式的标签文件，另一种是yolo格式的标签文件，分别保存在两个不同的文件夹中。该数据集中包含了多种类型的海洋垃圾图像，如金属、木头、塑料、橡胶和布料等类别目标。数据集场景丰富多样，适用于水下垃圾检测任务的研究与开发。

《数据集》水面垃圾检测数据集《目标检测》

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本数据集专注于水面垃圾检测，包含大量标注图片，适用于训练和评估目标检测模型在水域环境中的性能。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4308张图片和对应的txt标签。此外还提供了一个yaml文件用于指定类别信息以及xml格式的标签文件。数据集已根据用途划分成训练集、验证集和测试集，可以直接使用进行YOLO系列算法的训练。

《数据集》路面垃圾检测数据集《目标检测》

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本数据集专为路面垃圾检测设计，《目标检测》项目核心资源，包含大量标注图像，助力算法模型精准识别与分类各类路面垃圾。 YOLO与VOC格式的路面垃圾识别数据集适用于包括YOLO系列、Faster R-CNN、SSD在内的多种模型训练。该数据集包含17个类别：塑料瓶、口罩、纸袋、塑料杯、纸质杯子、硬纸板、果皮、罐子、塑料包装膜、硬纸壳箱、泡沫聚苯乙烯容器（Styrofoam）、利乐包（Tetra Pack）、彩色玻璃瓶、塑料袋、抹布以及落叶堆。数据集包含7537张图片，其中图片和txt标签已按比例划分成训练集、验证集和测试集，并附有指定类别信息的yaml文件及xml格式标签。这些资源可以直接用于YOLO算法的训练过程。

VOC垃圾分类检测数据集

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VOC垃圾分类检测数据集是一个专为物体检测与分类设计的数据集合，包含多种垃圾图像样本及其标注信息，旨在推动智能垃圾分类技术的发展。 VOC垃圾分类检测数据集使用lableimg标注软件进行标记，包含高质量的真实场景图片，格式为jpg。标签有两种形式：一种是VOC格式，另一种是yolo格式，分别保存在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO垃圾分类检测任务。该数据集中包含了丰富的垃圾类别，如纸张、塑料、果皮、玻璃杯、易拉罐和厨余垃圾等常见类型。总共有15000张图片。参考博客文章可以了解更多关于此数据集的信息及相关的检测结果详情（注：原文中包含了一个链接指向具体的文章，但在重写时已去除）。

垃圾箱满溢监测，基于机器学习的方法.zip

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本项目提出了一种基于机器学习技术的垃圾箱满溢检测方法。通过分析传感器数据预测垃圾箱状态，实现高效的城市废物管理。机器学习是一门多学科交叉的领域，它融合了概率论、统计学、逼近理论、凸分析以及算法复杂度理论等多个分支的知识。其研究重点在于如何通过计算机模拟或实现人类的学习过程，从而获取新的知识或者技能，并优化和改进现有的认知结构以提升性能表现。作为人工智能的重要组成部分，机器学习为使计算机具备智能提供了关键路径。该领域的起源可以追溯至20世纪50年代，当时Arthur Samuel在IBM开发了首个能够自我学习的西洋棋程序，标志着机器学习时代的开端。不久之后，Frank Rosenblatt提出了感知机这一人工神经网络模型的概念，并在此基础上推动了一系列的技术革新。自那时起至今，机器学习领域经历了许多重要的突破和发展，包括最近邻算法、决策树方法和随机森林等经典技术以及近年来备受关注的深度学习框架。这些进步极大地拓宽了机器学习的应用范围，在诸如自然语言处理、物体识别与智能驾驶系统及市场营销策略等领域发挥了重要作用。通过利用大规模数据集进行深入分析，机器学习技术能够帮助我们更有效地应对各种复杂的挑战，并为诸多行业带来革命性的变化。例如，在自然语言处理方面，机器翻译、语音转换文字以及情感分析等任务均得益于先进的机器学习模型；而在物体识别和自动驾驶汽车领域，则可以通过训练算法来准确地检测并分类图像中的物体以实现自动化驾驶功能。总而言之，随着技术的持续进步及其应用场景的日益广泛化，可以预见未来机器学习将继续发挥越来越重要的作用，并深刻影响我们的生活方式与工作模式。

明厨亮灶-阳光厨房-老鼠检测数据集（白天和夜晚共3362张图片）包含VOC、YOLO及JSON格式标签.7z

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该数据集包含3362张图片，涵盖白天与夜晚场景下的餐厅后厨状况，重点用于老鼠的识别与监测。提供VOC、YOLO及JSON三种标注格式，适用于训练机器学习模型以实现明厨亮灶目标。明厨亮灶_阳光厨房白天夜晚老鼠检测数据集（适用于课程作业、设计、比赛及实际项目）【应用领域】：本数据集可用于开发明厨亮灶监控系统、阳光厨房监控系统以及老鼠检测抓拍告警系统的相关研究和实践中。【数据集说明】：该数据集中包含3362张图像，记录了白天与夜晚的老鼠活动情况。此数据集是在博主进行“阳光厨房”实际项目时所收集的高质量图片资料。标注精确、背景丰富且目标分布均匀，适合多种目标检测算法的应用需求，并提供voc（xml）、yolo（txt）和json三种格式标签文件。【备注】：本上传的数据均为博主在实际工作或实验中使用过的高质量数据集，请放心下载并应用到您的项目当中。如有任何问题欢迎留言咨询。

Linux垃圾桶

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Linux垃圾桶是一款专为Linux系统设计的文件临时删除与恢复工具。它提供便捷、安全的方式来管理用户不再需要但又不想立即永久删除的文件和数据，确保用户可以轻松找回误删的重要资料。将所有代码复制到一个文件，并赋予执行权限后运行该脚本即可建立全局回收站。通过`rm --help`可以查看`rm`命令的用法；使用`recycle --help`来了解如何操作回收站。执行上述步骤后的用户家目录下会自动创建一个名为`.recycle`的隐藏文件夹，这就是你的个人回收站了。如果误删了重要文件，在这里可以找到并恢复它们。 - 使用 `recycle` 命令查看回收站内容：可以根据名称或删除时间对列表进行排序。 - 若要管理（整理）回收站，请使用带有 `-d` 参数的命令： - 如需清空整个回收站，输入 `recycle -d -empty` - 清除特定日期以前的数据，则是 `recycle -d -t <天数>` - 删除超过指定大小文件时用到的是 `recycle -d -s ` 例如： - 若要清除3天前的文件：`recycle -d -t 3` - 要删除所有大于5M的文件，使用命令：`recycle -d -s 5` - 清除既超过3天又大小在5M以上的文件可以这样操作: `recycle -d -t 3 -s 5` 以上就是回收站使用的全部内容。