Yolov5在非机动车违规停放中的应用+已标注数据集+E-Bicycle10_images_xmls+xml格式机器视觉识别

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简介：
本文探讨了YOLOv5算法在非机动车违规停放检测中的应用，并提供了包含注释的数据集及E-Bicycle图像，采用XML格式进行机器视觉识别。文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的电动车E_bicycle10图片部分及其标注数据。由于上传限制，此资源只包括爱玛电动车的853张图片及对应的数据，这是自行车分类中的一种类型。整个数据集中共有8000张自行车图片和相应的标注信息，并且已经按照不同类别进行划分，如山地车、公路车、越野车、通勤车以及共享单车等，每种类型的图像数量大约在800到1000之间，少数重复。此外，电动车部分包含8000张已分类的图片和相应的标注数据。这些电动车品牌包括绿源、台铃、小刀、雅迪及共享电动自行车等，每个品牌的图像数量约为800至1, 000张左右，有极少量的重复情况。三轮车的数据集则包含大约6000张图片及其相应的标注数据，并且已经按照不同品牌进行分类。这些品牌包括淮海、闪电客、金彭、宗申和五星等品牌的三轮车，每个品牌的图像数量大致在500至600之间，少数有重复。以上资源均经过详细标注处理，适用于YOLOv5模型训练以及非机动车违规停放检测及机器视觉识别。

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Yolov5在非机动车违规停放中的应用+已标注数据集+E-Bicycle10_images_xmls+xml格式机器视觉识别

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本文探讨了YOLOv5算法在非机动车违规停放检测中的应用，并提供了包含注释的数据集及E-Bicycle图像，采用XML格式进行机器视觉识别。文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的电动车E_bicycle10图片部分及其标注数据。由于上传限制，此资源只包括爱玛电动车的853张图片及对应的数据，这是自行车分类中的一种类型。整个数据集中共有8000张自行车图片和相应的标注信息，并且已经按照不同类别进行划分，如山地车、公路车、越野车、通勤车以及共享单车等，每种类型的图像数量大约在800到1000之间，少数重复。此外，电动车部分包含8000张已分类的图片和相应的标注数据。这些电动车品牌包括绿源、台铃、小刀、雅迪及共享电动自行车等，每个品牌的图像数量约为800至1, 000张左右，有极少量的重复情况。三轮车的数据集则包含大约6000张图片及其相应的标注数据，并且已经按照不同品牌进行分类。这些品牌包括淮海、闪电客、金彭、宗申和五星等品牌的三轮车，每个品牌的图像数量大致在500至600之间，少数有重复。以上资源均经过详细标注处理，适用于YOLOv5模型训练以及非机动车违规停放检测及机器视觉识别。

Yolov5在非机动车违规停放中的应用：基于已标注数据集的机器视觉识别（电动车/E-bicycle1_images_xmls）

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本文探讨了YOLOv5算法在检测和识别非机动车（如电动自行车）违规停放问题上的应用，并通过使用特定标记的数据集进行机器视觉分析，以提高城市交通管理效率。文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的电动车E_bicycle1图片及其标注数据部分，由于上传限制，此资源仅包括839张此类图片及对应的标注信息。整个数据集中包含了自行车、电动车和三轮车的不同分类： - 自行车共有约8000张图像及其对应标签，按类型分为山地自行车、公路自行车等十类。 - 电动车也有大约8000张图像及其标签，包括绿源电动车、台铃电动车等多种型号。 - 三轮车类别则有6000张左右的图片及标注数据，并涵盖淮海三轮车、闪电客三轮车等多个品牌。所有资源均经过详细标记处理，适用于Yolov5算法以及非机动车违规停放识别等机器视觉应用。

Yolov5在非机动车违规停放检测中的应用-带标注的数据集+E-Bicycle图像+xml格式

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本研究探讨了YOLOv5算法在识别和定位城市环境中非机动车辆（如自行车）不规范停放问题上的效能，结合特定设计的E-Bicycle图像数据集及XML标记文件，优化模型训练与测试流程。文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的电动车E_bicycle7图片及其标注数据部分，限于上传大小只包括雅迪电动车的864张图片及对应的标注信息。整个自行车数据集共分十类，此为第七类。所有资源总计有自行车图像约8000张及其标注数据，各类别涵盖了山地车、公路车、越野车和通勤车等类型，每种类型的数量在800至1000张之间。电动车的数据同样包含大约8000张图片及对应的标注信息，并分为多个类别如绿源电动车、台铃电动车等。同自行车数据集一样，每个类别的图像数量也在800到1000张左右。此外还提供了约6,000张三轮车的已标注图像，分类包括淮海三轮车、闪电客三轮车等多种类型，每种类型的图片大约有500至600张。所有这些资源均适用于YOLOv5模型训练及非机动车违规停放和机器视觉识别等应用。

Yolov5在非机动车违规停放中的应用：基于已标注数据集的自行车（Bicycles）识别-1

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本文探讨了使用YOLOv5算法对非机动车特别是自行车的违规停放行为进行检测的应用。通过分析已有标注的数据集，研究旨在提升城市交通管理效率和公共空间的有效利用。文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的自行车部分。此资源仅包括第一个分类——自行车的数据，共有1313张图片。整个自行车数据集中一共有十个不同的分类，总数量约为8000张图片及其对应的标注信息，涵盖了山地车、公路车、越野车和通勤用车等多种类型的自行车。每种类型的照片数大约在800至1000之间，其中极少数照片存在重复。此外，数据集还包括电动车的图像资料共约8千张以及三轮车的数据集约6千张图片及其标注信息。这些车辆同样被细致地分类，并且每个类别中大概包含500到1,000张不同品牌和类型的电动车或三轮车照片，例如绿源、台铃等品牌的电动车或是淮海、闪电客等型号的三轮车。所有资源均已被详细标注，适用于YOLOv5模型训练及非机动车违规停放检测与机器视觉识别技术的研发。

Yolov5在非机动车违规停放中的应用（未标注数据集、机器视觉识别）——以三轮车为例（第二部分）

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本文为系列研究的第二部分，探讨了YOLOv5算法在无标签数据集条件下，应用于识别和定位城市中违规停放的三轮车场景。通过实验验证其在非机动车违规检测中的有效性及适应性。文件内包含的是未标注的非机动车数据集中的三轮车第二部分，由于上传限制只包含这部分内容，共有2774张图片。整个三轮车数据分为两部分，总计6000张。该资源还包括8000张自行车图片和8000张电动车图片，所有图像均已分类： - 自行车：包括山地自行车、公路自行车、越野自行车、通勤自行车及共享单车等类型，每种类型的数量大约在800到1000之间。 - 电动车：包含绿源电动车、台铃电动车、小刀电动车、雅迪电动车和共享电动车等多种品牌，同样每个类别的图片数约为800至1000张。这些资源主要用于yolov5+未标注非机动车数据集及机器视觉识别技术中的非机动车辆违规停放检测。如需已标注的数据集，请留意后续更新。

Yolov5在非机动车违规停放中的应用——基于无标签数据的机器视觉识别（第一部分：三轮车）

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本文探讨了YOLOv5模型在处理非机动车辆特别是三轮车违规停放问题上的潜力，通过创新地使用无标签数据进行训练，展示了其在实际城市监控中的应用价值。文件内包含的是非机动车数据集中的三轮车第一部分，由于上传大小限制仅包括了3519张图片的第一部分，总共有两部分。整个资源还包括8000张自行车图像（分类为山地自行车、公路自行车、越野自行车、通勤自行车和共享单车等），每种类型的数量约为800至1000张；另外有8000张电动车的图像（包括绿源电动车、台铃电动车、小刀电动车、雅迪电动车以及共享电动车型号，各型号的数量在800到1000之间）；还有6,035张三轮车图片（分类为淮海三轮车、闪电客三轮车、金彭三轮车、宗申三轮车和五星三轮车等），每种类型大约包含500至600张。所有这些数据集都是未标注的，用于训练yolov5模型进行非机动车识别及违规停放检测。如果需要已标注的数据集，博主将会后续整理并上传。

目标检测数据集在计算机视觉中的应用：智能小车障碍物与路障识别（采用VOC XML格式）

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本研究探讨了基于VOC XML格式的目标检测数据集在智能小车中用于障碍物和路障识别的应用，提升计算机视觉技术在自动驾驶场景下的性能。项目包含智能小车障碍物检测数据集，可以直接用作目标检测数据集，无需额外处理。数据集介绍如下：训练集：由416张图片和对应的416个标签xml文件组成。测试集：包括104张图片及相应的104个标签xml文件。为了方便查看数据，提供了一个可视化py文件，用户可以随机传入一张图片以绘制边界框，并且该脚本会将结果保存在当前目录下。此脚本无需进行任何更改即可直接运行！

违规吸烟-视觉识别算法样本数据集.zip

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该数据集包含了用于训练和测试视觉识别算法的违规吸烟行为图像样本，旨在提高公共场合监控系统对吸烟行为的自动检测能力。在信息技术快速发展的今天，人工智能与机器学习技术正在逐步渗透到各个领域之中，其中包括对人类行为的智能识别。其中，《违规抽烟-视觉识别算法样本数据集》提供了一个特定场景下的训练资源，其核心在于利用计算机视觉技术来识别并判断是否有人在违规抽烟。视觉识别算法是深度学习的一个重要分支，通过模仿人眼的感知机制使计算机能够理解和解析图像或视频中的内容。该数据集中包含了约7000张精心挑选的图片样本，用于训练模型以识别吸烟行为的关键特征。要理解的是，这一数据集基于卷积神经网络（CNN）构建。作为一种专门处理图像数据的网络结构，CNN通过多层卷积和池化操作来提取图像特征，并利用全连接层进行分类决策。在训练过程中，模型会学习抽烟者的姿势、手势以及烟雾的存在等关键特征，以实现对新图片的准确判断。通常情况下，构建的数据集会被分为三个部分：训练集用于培养基础模型；验证集用来调整参数和优化性能；测试集则评估模型面对未见过数据的表现。在这7000张图像中，它们可能被合理地分配到这三个子集中，以确保模型的泛化能力和准确性。对于识别违规抽烟行为而言，并不仅仅依赖于动作本身，还需要考虑环境、时间和场合等因素的影响。例如，在禁止吸烟区域或驾驶时以及有易燃物品附近抽烟都属于违规行为。因此，数据集可能包含了各种场景下的图像样本，以便帮助模型学习如何区分正常和不合规的抽烟情况。在实际应用中，这种视觉识别技术可以广泛应用于公共安全监控、智能交通系统甚至家庭安全设备之中，自动检测并预防潜在火灾风险，并维护社会秩序与公众健康。随着技术的进步，未来可能会实现更精确的人脸识别功能，以便对违规者进行警告或采取相应措施。总之，《违规抽烟-视觉识别算法样本数据集》旨在利用深度学习和计算机视觉技术解决实际问题的一次尝试。通过大量图像的学习训练，模型能够精准地识别出违规抽烟的行为，并在现实生活中发挥积极作用，这不仅是科技发展的体现，也是对人工智能应用的一种探索。

Yolov5停车区域识别数据集.zip

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本资料包包含用于训练和评估基于YOLOv5模型的停车区域识别系统的标注图像数据集，适用于智能交通系统研究与开发。 PKLot 数据集包含从监控摄像头帧中提取的 12,416 张停车场图像。这些图像是在晴天、阴天和雨天拍摄的，并且停车位被标记为已占用或空置状态。通过将原始数据集中旋转矩形注释框包围在一个边界框内，实现了对原始注释向各种标准对象检测格式的转换。如果有需要获取该数据集的学生可以私聊我留下邮箱以及所需的数据集名称，我会免费发送，并请理解回复可能不会那么及时。

关于机器视觉在停车位检测中的应用研究

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本研究探讨了机器视觉技术在智能停车系统中的应用，旨在提高车位检测精度与效率，减少资源浪费，并为驾驶者提供便利。通过图像处理和模式识别算法优化现有停车解决方案。一种基于视频的停车场车位监控算法允许用户通过鼠标操作来标定车位位置。该算法采用三种判据：第一种是差影均方值，用于检测车位占用状态的变化；第二种是差影方差，第三种则是前景与背景比值的方差。这两种额外的判据有助于排除干扰并确认车位的状态变化。当这三项指标数值稳定时，系统会更新车位背景信息。实验结果表明此算法能够迅速且准确地反映停车位的变化，并易于实现。