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危化品运输车辆数据集3059张（含油罐车、天然气运输车等）用于目标检测

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简介：
本数据集包含3059张危化品运输车辆图像，涵盖油罐车及天然气运输车等多种车型，专为提升目标检测算法性能而设计。 该数据集用于危化品运输车识别检测，包括油罐车、天然气运输车及化学品运输车等多种类型车辆。标签以YOLO格式和VOC（XML）格式提供，共有3059张图片，分布均匀且标注精准，在训练时能够很好地拟合模型。欢迎下载并使用数据集，如遇问题可通过留言反馈。

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  • 危化品运输车辆数据集3059张（含油罐车、天然气运输车等）用于目标检测
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    本数据集包含3059张危化品运输车辆图像，涵盖油罐车及天然气运输车等多种车型，专为提升目标检测算法性能而设计。 该数据集用于危化品运输车识别检测，包括油罐车、天然气运输车及化学品运输车等多种类型车辆。标签以YOLO格式和VOC（XML）格式提供，共有3059张图片，分布均匀且标注精准，在训练时能够很好地拟合模型。欢迎下载并使用数据集，如遇问题可通过留言反馈。
     
  • TCPCIF 0050-2020 化工园区危险化学品运输车辆停车场建设标准（2021年版）.pdf
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    本文件为《化工园区危险化学品运输车辆停车场建设标准》(TCPCIF 0050-2020)，于2021年更新，旨在指导和规范我国化工园区内危化品运输车专用停车场的设计与建造。 TCPCIF 0050-2020《化工园区危险品运输车辆停车场建设标准》（2021最新版）提供了关于化工园区内危险品运输车辆停车场的设计、建设和管理的详细规定，确保了相关设施的安全性和实用性。
     
  • UA-DETRAC车辆检测数据集含8250辆车辆
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    UA-DETRAC数据集包含8250个车辆样本，是用于目标检测和跟踪研究的重要资源。该数据集旨在提高在复杂交通场景下的算法性能。 UA-DETRAC是一个车辆检测数据集，包含8250辆车辆的数据。
     
  • 基于MATLAB的车辆运动目标跟踪检测（含车速、车流及GUI界面）
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    本项目运用MATLAB开发了一套车辆运动目标跟踪系统，能够实时检测并计算车速与车流量，并提供用户友好的图形界面(GUI)展示结果。 本设计为基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统。该系统配备了一个图形用户界面（GUI），能够读取高速公路车流视频，并提取视频中的相关信息。它可以统计每辆车经过的是左车道还是右车道，同时还能测量各辆通过车辆的速度、平均速度以及某一帧下的车流量和总通行量。此外，它会将运动检测到的目标用方框标示出来。 该系统的主要功能包括： - 车流密度：在一定时间内通过的车辆总数。 - 车流量：视频中某一个时间点上的车辆数目。 - 车速：每辆经过车辆的实际行驶速度。 - 平均速度：所有检测到的车辆的速度平均值。
     
  • 自建车辆目标检测数据集（1.0）
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    本数据集为自建车辆目标检测专用，包含多种场景下的高清图像及精确标注框与类别信息，适用于训练和测试相关算法模型。版本1.0。 个人自制的目标检测样本集（xml格式）用于完成毕业设计。图像数据来源为江苏路网采集的视频，时间范围从2022年10月27日至2023年4月7日。标注采用labelimg工具，共包含1044个样本，其中两千多个是car标签，少部分为bike标签。 免费转载使用时，请注明出处bitzh_tyw。
     
  • 微信小程序危险品运输车辆管理系统的源代码
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    本项目为微信小程序开发的危险品运输管理系统，旨在通过数字化手段提升危险化学品运输的安全性和效率。系统源代码包括用户认证、任务分配及实时监控等功能模块。 危险品车辆运输管理系统微信小程序源代码包含echarts数据分析、datatables报表、百度地图车辆轨迹跟踪、实时车载视频观看等功能，并且还具有信息管理、人员管理和车辆管理等模块。
     
  • MATLAB中的车辆运动目标跟踪检测
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    本项目利用MATLAB进行车辆运动目标跟踪与检测的研究，通过开发高效的算法来识别和追踪道路上移动的车辆，提升交通安全性和自动化驾驶技术。 MATLAB车辆运动目标跟踪检测涉及使用该软件进行车辆在动态环境中的追踪与识别技术研究。这种方法通常包括开发算法来处理视频流或传感器数据，以便准确地定位并持续监控移动的汽车或其他交通工具的位置变化。相关工作可能涵盖信号处理、机器学习以及计算机视觉等多个领域内的先进技术应用。
     
  • 基于MATLAB的车辆运动目标跟踪检测.zip
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    本项目为一个基于MATLAB开发的车辆运动目标跟踪检测系统。通过使用先进的信号处理和机器学习技术，该工具能够准确地识别并追踪道路上行驶车辆的位置与动态变化，适用于自动驾驶、交通管理等领域研究。 基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统包含一个GUI界面。该系统能够读取高速路车流视频，并统计每辆车经过左车道还是右车道、车速和平均速度，同时还能计算某一帧下的车流密度以及总的车辆数量。此外，系统会将检测到的目标用方框标示出来。这是一项非常不错的研究课题。