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PSV停车场地检测数据集

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简介：
PSV停车场地检测数据集是一套专为自动识别与分类停车场内各种车辆状态设计的数据集合，适用于训练机器学习模型以提高智能交通系统的效率和准确性。 停车位检测数据集PSV提供相关数据用于研究和开发停车位识别技术。

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  • PSV停车场地检测数据集
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    PSV停车场地检测数据集是一套专为自动识别与分类停车场内各种车辆状态设计的数据集合，适用于训练机器学习模型以提高智能交通系统的效率和准确性。 停车位检测数据集PSV提供相关数据用于研究和开发停车位识别技术。
     
  • 《目标检测》停车场空位识别数据集
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    本数据集专注于停车场空位识别，包含大量车辆停放及空置区域标注图像，旨在推动智能交通系统中目标检测技术的发展与应用。 该数据集包含YOLO与VOC格式的停车场空位识别内容，适用于多种模型训练如YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等。它包括两个类别：space-empty（停车位为空）和 space-occupied（停车位被占用）。文件中包含了图片、txt 标签以及指定类别的yaml 文件，并且还包括了xml标签。数据集已经将图片和txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9 和 YOLOv10等算法的训练。 由于资源超过1G，已上传至百度网盘，并提供了永久有效的链接。
     
  • 停车场数据表.xlsx
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    《停车场数据表.xlsx》包含了停车场的各项信息和统计数据，包括但不限于停车记录、车位分布、使用率及收费情况等，便于管理和分析。 停车场信息表.xlsx包含了关于停车场的相关数据和信息。该表格可能包括但不限于：停车场的位置、容量、开放时间以及收费标准等内容。由于您提供的内容主要是文件名的重复，请注意实际使用中应确保包含所有必要的细节以便于理解和应用这些数据。
     
  • 多种场景中的车道线检测数据集
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    本数据集涵盖丰富多样的驾驶环境与天气条件下的车道线图像，旨在提升自动驾驶系统在复杂路况中的感知能力。 1. 车道线检测 2. 车道线检测算法测试
     
  • 汽车检测数据集
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    汽车检测数据集是一系列包含多种车型及驾驶状况信息的数据集合，用于训练和测试自动驾驶系统、车辆故障诊断等技术。 汽车数据可用于分类学习和识别不同视角下的各种车型，是非常好的资源。
     
  • qt停车场.zip 停车场
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    QT停车场是一款专为解决城市停车难题而设计的应用程序。它提供实时空位信息、导航服务以及预订功能，让驾驶者轻松找到停车位。下载“QT停车场”，告别找车位烦恼！ 该文档描述了停车场管理系统的主要功能，包括车辆进出的动画效果、当停车场满员时通过队列实现排队等候机制。系统还设计有停车时间计算以及计费功能，并且能够记录历史数据。
     
  • 关于停车和闪电停车的所有停车场后台数据
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    本项目聚焦于分析与优化停车及闪电停车服务的各类停车场后台数据，旨在提升用户体验和运营效率。 我们拥有超过26000个停车场的数据记录，涵盖了收费、免费及POI地址等相关信息。
     
  • 车辆ReId检测数据集
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    本数据集专注于车辆再识别技术的研究与应用，包含大量标注清晰、场景多样的车辆图像，旨在促进智能交通系统中车辆识别算法的发展。 VehicleReId 数据集由布尔诺理工大学发布，包含两台摄像机录制的5个视频文件，并从中提取出47123张车辆图像。该数据集还包括24530组车辆配对信息，可用于车辆重新识别等任务。
     
  • CCPD2019车牌检测数据集
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    CCPD2019是一款专注于车辆前方和侧方视角下复杂环境下自然发生的真实世界场景中的车牌检测的数据集。 CCPD2019车牌检测数据集是专为车牌识别领域设计的数据集合，它提供了丰富的图像资源供研究人员与开发者训练及测试其模型。该数据集中包含多种场景下的蓝色车牌图片，并且每张图片都附有对应的文本段落件记录了详细的标注信息，这些格式化后的注释便于广泛使用的yolo系列等目标检测模型直接读取和应用。 在智能交通系统、停车场管理以及车辆监控等多个领域中，准确高效的车牌识别技术具有重要的实用价值。它能够帮助机器自动获取并处理车辆的车牌号码，从而实现有效的管理和监控功能。因此，在这些应用场景下，构建一个高质量的数据集是训练高性能模型的基础条件之一；数据集中所包含图像的数量和多样性直接影响到最终模型的表现力。 CCPD2019数据集通过提供大量且多样化的图片素材为研究人员提供了研究支持，并促使他们在复杂环境中验证其算法的有效性。同时，由于该数据集具备良好的标注信息格式兼容性（例如yolo系列），它也能够方便其他需要图像标注的模型开发工作，从而提高整体的研发效率。 考虑到车牌检测技术的独特需求，在使用CCPD2019数据集时往往还需对原始图片进行预处理和增强操作。比如调整亮度、旋转校正或过滤噪声等步骤来提升训练效果。这些前期准备工作有助于确保在面对各种光照条件及背景干扰下模型仍能保持稳定的识别性能。 随着车牌识别技术的进步，它不仅提升了交通管理的效率，还为智能城市的建设提供了技术支持；同时，在自动驾驶领域中也扮演着身份验证的关键角色。因此，CCPD2019数据集不仅是学术研究中的重要工具之一，更推动了整个交通安全和智能化领域的技术创新与发展。 总之，通过提供大量专业标注后的车牌图片资料，CCPD2019数据集为提高并创新车牌识别技术提供了宝贵的资源支持。它不仅有助于开发者构建更加精准高效的模型，也为智能交通行业的未来发展带来了新的机遇与挑战。对于从事相关研究的专业人士而言，这是一个不可多得的宝贵资源库。
     
  • ICDAR2013场景文本检测数据集
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    ICDAR2013场景文本检测数据集是用于评估图像中自然场景文本定位与识别性能的重要资源，包含多种复杂背景下的高质量标注样本。 ICDAR2013数据集为每张图片提供了单词边界框的标注以及文字内容。每个标注文件中的每一行代表一个文本目标，前四个数字表示坐标信息（x1, y1, x2, y2），即文本框左上角和右下角点的位置，构成矩形的目标框。最后一列是实际的文字字符内容；如果字体模糊，则用###代替。