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施工场地数据集：挖掘机、卡车、推土机、压路机与工人的分析

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简介：
本数据集聚焦于建筑工地各类机械设备及工人活动，涵盖挖掘机、卡车、推土机和压路机等，旨在深入分析其作业模式与协同效率。 我已经标了大约1000张图片，可以直接使用。这几类施工车辆我归为一类，也可以只用工人部分的标注，这部分非常详细。虽然没有全部完成标记工作，但应该足够用了，并且价格也很合理，每份只需10块。 此外，你还可以利用我的图片数据集进行自己的标注工作。这些照片都是施工现场的真实场景，可以标示安全帽、塔吊、搅拌车等元素。整个数据集中共有2000张施工场地的照片。

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  • 施工场地数据集：挖掘机、卡车、推土机、压路机与工人的分析
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    本数据集聚焦于建筑工地各类机械设备及工人活动，涵盖挖掘机、卡车、推土机和压路机等，旨在深入分析其作业模式与协同效率。 我已经标了大约1000张图片，可以直接使用。这几类施工车辆我归为一类，也可以只用工人部分的标注，这部分非常详细。虽然没有全部完成标记工作，但应该足够用了，并且价格也很合理，每份只需10块。 此外，你还可以利用我的图片数据集进行自己的标注工作。这些照片都是施工现场的真实场景，可以标示安全帽、塔吊、搅拌车等元素。整个数据集中共有2000张施工场地的照片。
     
  • 工程车辆检测，精准识别推土机、自卸卡车、挖掘机、压路机、平路机、装载机、搅拌车及移动吊车（起重机）等常见车型，本数据集包含...
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    该数据集专为工程车辆检测设计，涵盖多种重型机械如推土机、挖掘机和自卸卡车的精准识别模型训练与测试，助力智能工地建设。 我们的工程车辆检测系统具有极高的识别率，能够准确地识别推土机、自卸卡车、挖掘机、压路机、平路机、装载机、搅拌车以及移动吊车等常见类型。该系统包含18282张图片，并配有YOLO, COCO和VOC标签。关于标签标注信息及各类车辆的展示详情，请参阅相关博文。
     
  • 已完成标注的工程车辆数据集（含挖掘机、推土机和渣土车，每类约700张图片，COCO格式）
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    本数据集包含已标注的工程车辆图像，涵盖挖掘机、推土机及渣土车三大类，每种类别约有700张图片，统一采用COCO格式存储。 工程车辆数据集（包括挖掘机、推土机、渣土车）已标注完成，每类约有700张图片。该数据集适用于COCO格式的深度学习目标检测任务。如有需要其他格式的数据，请通过平台私信联系我。
     
  • 人机工程PHM中的人工智能与数据挖掘应用
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    本研究聚焦于人工智能和数据挖掘技术在人机工程预测性健康管理系统（PHM）中的创新应用，旨在提升系统维护效率及安全性。 人工智能与数据挖掘是融合了认知科学、神经心理学、机器学习、数据科学及统计学的交叉学科领域。它为研究人机交互问题提供了强大的计算工具，并特别适用于复杂的人机系统性能预测以及健康管理分析。 本段落首先概述了人工智能和数据挖掘的历史背景，主要的研究方向及其方法论路径。随后通过三个典型案例展示了其应用：一是利用小波神经网络评估矿井作业的安全性；二是采用模糊神经网络对某一系统的运行状况进行预判；三是运用Bayes分类器从主观评价、工作表现及多项生理指标综合分析飞行员的认知负荷。 这些案例表明，智能算法和数据挖掘技术能够有效应对人机工程中的健康管理（PHM）问题。
     
  • 液压挖掘机虚拟样机的建模与仿真分析
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    本研究聚焦于液压挖掘机虚拟样机技术，涵盖模型建立及仿真分析，旨在优化设计流程，提高产品研发效率和性能。 以某型号液压挖掘机作为研究对象,建立了其三维模型，并导入ADAMS软件进行进一步的驱动与约束设置，生成了主要工作部件的虚拟样机模型。通过仿真得到了整机极限工作范围及铲斗挖掘力分析结果，提供了各铰点力的数据。 在现代工程机械设计中，液压挖掘机的虚拟样机建模和仿真分析是一个重要环节，它有助于减少物理原型制作与测试的成本，并提高设计效率和准确性。本段落详细介绍了以某型号液压挖掘机为研究对象时所采取的具体步骤及其应用情况。 首先使用Solidworks软件创建了该挖掘机的三维模型，这是进行后续仿真的基础工作。Solidworks是一款强大的CAD工具，能够准确地描绘出设备各部分的几何形状与结构细节，从而提供精确的数字模型以支持仿真分析需求。 接下来将建立好的三维模型经过格式转换导入至ADAMS中，在此软件环境下添加了相应的驱动和约束条件，包括液压马达、连杆机构等元件。这些设置反映了实际工作环境中的运动关系，并使虚拟样机能够模拟真实的作业动作。 在仿真阶段，通过运行ADAMS模型可以获取挖掘机的整机极限工作范围以及铲斗挖掘力分析结果。前者有助于评估设备的工作能力和场地适应性；后者则揭示了铲斗与土壤之间交互作用产生的关键部位受力情况，为优化结构设计提供了依据。 此外，在ADAMS软件协同环境下还进行了动臂的有限元分析（FEA）。通过这种方法可以得到动臂在工作状态下的应力和应变分布云图，帮助识别潜在的安全问题区域并确保其强度与耐久性。 通过对仿真结果进行深入研究可验证设计方案的有效性和准确性。例如，如果发现各部位的实际受力情况符合预期且未超出材料的许用范围，则说明设计是安全可靠的；反之则需对方案进一步优化调整以提高设备性能和可靠性。 综上所述，液压挖掘机虚拟样机建模及仿真分析对于产品开发至关重要，它不仅减少了物理测试的需求，还提供了详细的性能预测数据支持。通过Solidworks、ADAMS以及ANSYS等软件的结合使用，可以实现从概念设计到实际评估工作的无缝对接，从而提升设备的整体效率和可靠性。
     
  • YOLO挖掘机识别数据集
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    YOLO挖掘机识别数据集 是一个专为实时检测和分类挖掘机设计的数据集合，采用先进YOLO算法优化工程机械领域的图像与视频分析。 YOLO挖掘机检测数据集是专为机器学习和深度学习领域的图像识别任务设计的资源，主要用于训练目标检测模型，特别是针对YOLO（You Only Look Once）系列算法优化过的模型。该数据集包含731张jpg格式的图片，每一张都使用labelimg工具进行了详细的标注，并且遵循了YOLO标准格式，确保每个挖掘机对象都被准确地标记出边界框和类别信息。 YOLO是一种实时目标检测系统，它将图像分割成多个网格来预测特定类别的物体及其位置。最新的版本包括YOLOv4和YOLOv5，在速度与精度之间取得了良好的平衡，适用于自动驾驶、无人机监控以及安全摄像头分析等应用场景。 数据集的组织结构清晰：标注文件与其对应的图片存储在同一文件夹内，这使得开发者在进行预处理和模型训练时更加便捷。通过使用这些标注信息，可以训练出能够识别并定位挖掘机的目标检测模型。 为了提高模型性能，在预处理阶段可能会实施一些图像增强技术（如随机翻转、旋转或缩放），以帮助模型更好地适应不同视角和光照条件下的挖掘机图像。在选择适当的YOLO架构后，开发者还需要调整超参数设置，例如学习率、批大小以及训练迭代次数等。 在整个训练过程中，数据集被分为训练集与验证集两部分：前者用于教授模型识别特征；后者则用来评估模型的性能表现，并防止过拟合现象的发生。最终测试阶段使用独立的数据子集来衡量模型在新场景中的泛化能力。 值得注意的是，在实际应用中，目标检测任务可能会遇到多种背景和环境变化情况。因此，为了增强模型鲁棒性，可以考虑扩展数据集范围，增加更多不同条件下的挖掘机图像样本（如各种天气、光照或工作环境中）的训练资料。 总的来说，YOLO挖掘机检测数据集为开发者提供了一个宝贵的资源库来构建高效的AI系统，在工业现场的安全监控和自动化作业等复杂场景下表现出色。通过合理利用并扩展该数据集，可以显著提升模型在多样化环境中的表现水平。
     
  • Python数据挖掘与数据分析集
    优质
    《Python数据挖掘与数据分析集》是一本全面介绍如何运用Python进行高效数据处理、分析及挖掘的技术手册。书中结合实际案例深入浅出地讲解了各种实用的数据科学方法和技术，帮助读者掌握从数据清洗到模型构建的全流程技能，适合初学者和专业人士参考学习。 Python数据分析涉及使用数据集进行实践操作，并包括源代码、实例源码以及相关的数据集。
     
  • 图像分类的数据集（机器学习与数据挖掘）
    优质
    本数据集专为图像分类任务设计，包含大量标注图片，适用于训练和评估机器学习及数据挖掘算法在识别视觉模式中的表现。 猫狗分类数据集已经划分好测试集和训练集。
     
  • 挖掘机目标检测数据集
    优质
    本数据集专注于工程机械领域，提供大量标注清晰的挖掘机图像及视频资料，旨在促进挖掘机在复杂环境下的目标检测与识别研究。 适合初学者入门的目标检测数据集包括挖掘机数据集和其他目标检测数据集。这些数据集为新手提供了很好的实践机会，帮助他们理解并掌握目标检测的基本概念和技术。
     
  • 挖掘机数据集.rar (版本1)
    优质
    本资源包含多个挖掘机在不同工作场景下的操作数据，涵盖挖掘深度、速度及位置等关键参数，适用于数据分析与机器学习模型训练。 我们从网络上整理并下载了1575张挖掘机图片，并剔除了大量无效及重复的图片。这些数据可以作为前期网络模型训练的数据集使用，在后期则应采用实际项目中的数据进行进一步训练。