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道路标志检测数据集

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简介：
本数据集包含大量城市及公路环境中的道路标志图像及其标注信息，旨在促进自动驾驶与智能交通系统中视觉识别技术的研究与发展。 该数据集包含4个不同类别的877张图像，用于道路标志检测。

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  • 道路标志检测数据集
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    本数据集包含大量城市及公路环境中的道路标志图像及其标注信息，旨在促进自动驾驶与智能交通系统中视觉识别技术的研究与发展。 该数据集包含4个不同类别的877张图像，用于道路标志检测。
     
  • 在MATLAB中的道路标志检测
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB平台进行道路标志自动检测的方法和技术，结合图像处理和机器学习算法，以提高驾驶安全性和自动驾驶系统的可靠性。 该代码基于MATLAB开发平台，在真实环境中能够稳定检测道路的矩形指示标志。在数据库测试中，准确率达到92%。
     
  • 在MATLAB中的道路标志检测
    优质
    本研究致力于开发一种基于MATLAB的道路标志自动检测系统，通过图像处理和机器学习技术识别不同类型的交通标志，提升驾驶安全性和自动化水平。 该代码基于MATLAB开发平台，在真实环境中能够稳定检测道路的矩形指示标志。在数据库测试中的准确率为92%。
     
  • YOLO道路交通标志识别数据集
    优质
    YOLO道路交通标志识别数据集是一个大规模标注的数据集合，专为训练和测试实时道路标志检测算法设计。包含多种交通标志图像，支持模型快速准确地识别各种路况下的标志信息。 YOLO道路交通标志检测数据集包含近900张使用lableimg软件标注的真实场景图片，格式为png。标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在两个不同的文件夹中。该数据集可以直接用于YOLO系列的道路交通标志检测任务；目标类别包括trafficlight、speedlimit、crosswalk以及stop四个类别。数据集及相应的检测结果可以参考相关文献或博客文章进行详细了解。
     
  • YOLO交通标志检测数据集（dataset.rar）
    优质
    该数据集包含大量用于训练和测试YOLO模型识别各种道路交通标志的图像文件，适用于自动驾驶及智能交通系统研究。 该数据集用于YOLO交通标志检测，包含两种标签格式：xml和txt。对应类别如下： 0 - Right 1 - NO-Right 2 - Parking 3 - STOP 4 - Left 5 - NO-Straight 6 - Honking 7 - NO-Left 8 - NO-Parking 9 - Straight
     
  • 道路交通标志的检测和识别
    优质
    本研究聚焦于道路交通标志的自动检测与识别技术，旨在提高驾驶安全性和交通管理效率。通过分析图像数据，采用先进的机器学习方法，实现对各种复杂环境下的道路标志进行快速准确的辨识。 道路交通标志的检测与识别是当前研究中的一个重要课题。相关论文探讨了如何利用先进的计算机视觉技术来提高道路安全性和交通效率。通过分析图像数据，研究人员能够开发出更有效的算法，以实现对各种复杂环境下的道路交通标志进行准确和快速地检测与识别。这些研究成果对于自动驾驶汽车以及智能交通系统的未来发展具有重要意义。
     
  • 《数据集》路面垃圾检测数据集《目标检测》
    优质
    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。
     
  • 日本道路检测数据集.zip
    优质
    本数据集包含来自日本各地的道路检测信息，包括路面状况、损坏程度及类型等详细记录，适用于道路维护和管理研究。 道路检测数据集-Japan包含了日本境内的各种道路图像及其相关信息，用于训练机器学习模型识别道路上的各类物体与标记。该数据集旨在帮助研究人员开发更精确的道路状况感知技术，提高自动驾驶车辆的安全性和可靠性。