Advertisement

明厨亮灶-阳光厨房-老鼠检测数据集(白天和夜晚共3362张图片)包含VOC、YOLO及JSON格式标签.7z

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该数据集包含3362张图片,涵盖白天与夜晚场景下的餐厅后厨状况,重点用于老鼠的识别与监测。提供VOC、YOLO及JSON三种标注格式,适用于训练机器学习模型以实现明厨亮灶目标。 明厨亮灶_阳光厨房白天夜晚老鼠检测数据集(适用于课程作业、设计、比赛及实际项目) 【应用领域】:本数据集可用于开发明厨亮灶监控系统、阳光厨房监控系统以及老鼠检测抓拍告警系统的相关研究和实践中。 【数据集说明】:该数据集中包含3362张图像,记录了白天与夜晚的老鼠活动情况。此数据集是在博主进行“阳光厨房”实际项目时所收集的高质量图片资料。标注精确、背景丰富且目标分布均匀,适合多种目标检测算法的应用需求,并提供voc(xml)、yolo(txt)和json三种格式标签文件。 【备注】:本上传的数据均为博主在实际工作或实验中使用过的高质量数据集,请放心下载并应用到您的项目当中。如有任何问题欢迎留言咨询。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • --3362VOCYOLOJSON.7z
    优质
    该数据集包含3362张图片,涵盖白天与夜晚场景下的餐厅后厨状况,重点用于老鼠的识别与监测。提供VOC、YOLO及JSON三种标注格式,适用于训练机器学习模型以实现明厨亮灶目标。 明厨亮灶_阳光厨房白天夜晚老鼠检测数据集(适用于课程作业、设计、比赛及实际项目) 【应用领域】:本数据集可用于开发明厨亮灶监控系统、阳光厨房监控系统以及老鼠检测抓拍告警系统的相关研究和实践中。 【数据集说明】:该数据集中包含3362张图像,记录了白天与夜晚的老鼠活动情况。此数据集是在博主进行“阳光厨房”实际项目时所收集的高质量图片资料。标注精确、背景丰富且目标分布均匀,适合多种目标检测算法的应用需求,并提供voc(xml)、yolo(txt)和json三种格式标签文件。 【备注】:本上传的数据均为博主在实际工作或实验中使用过的高质量数据集,请放心下载并应用到您的项目当中。如有任何问题欢迎留言咨询。
  • 师帽佩戴-2851-VOCYOLOJSON注.7z
    优质
    本数据集提供2851张图像用于厨师帽佩戴情况检测研究,涵盖VOC、YOLO及JSON三种格式的标注文件,适用于各类深度学习框架。 阳光厨房_厨师帽佩戴检测数据集(适用于课程作业、设计、比赛及实际项目) 【实际应用】:该数据集可用于开发厨师帽佩戴检测告警系统、阳光厨房系统以及明厨亮灶项目等。 【数据集详情】:本数据集包含2851张图片,用于博主的实际后厨智能分析摄像头项目。其中包括两类目标:“厨师帽”和“人头”。所有标注均为手工完成,精度高且分布均匀;背景多样,适合各种算法拟合使用。此数据集支持VOC(xml)、YOLO(txt)及JSON格式标签,并适用于多种目标检测算法。 【备注】:上传的所有数据均来自博主的实际项目或实验演示,确保高质量无劣质内容,请放心下载和使用。如遇问题可通过留言与我联系。
  • 中的
    优质
    本研究聚焦于数据分析中隐蔽问题(夜间老鼠)及透明监管环境(明厨亮灶)的影响,旨在探索提高数据质量和安全性的策略。 老鼠数据集包含两个部分:JPEGImages 和 Annotations。JPEGImages 文件夹中有超过 1050 张各种场景的老鼠图像,共有超过 1250 个老鼠标注框,并且每张图片都使用 labelimg 工具进行了人工标注,对应的 xml 标注文件放在了 Annotations 文件夹中。 该数据集的图片清晰、场景广泛,并经过精心挑选和人工标注。它适用于任意场景的老鼠检测任务,可以作为模板数据集用于训练老鼠检测模型。在应用特定场景时,只需加入部分特定场景的数据即可满足对该场景下老鼠的检测需求。这省去了收集、挑选和标注老鼠图像的时间,可以直接进行工程化应用。
  • 鸟类飞行3362-VOC(xml)、YOLO(txt)JSON三种注.zip
    优质
    本数据集提供3362张鸟类飞行图片及其详细标注,涵盖VOC、YOLO及JSON三种格式,适用于目标检测与图像识别研究。 空中飞鸟检测数据集适用于课程作业、设计项目或比赛使用。实际应用包括机场的飞鸟检测预警系统、驱赶系统以及鸟类识别与计数系统。 该数据集中包含3362张图片,是博主在进行“机场飞鸟检测预警系统”项目的开发过程中所使用的资料。这些图像经过了精确标注,并且背景多样,涵盖了多种不同种类和大小的鸟类。此外,目标分布均匀,使得算法能够较好地拟合训练模型所需的数据特征。 标签格式包括VOC(xml)、txt等多种形式,便于用户根据具体需求选择合适的文件类型进行处理与分析。
  • 设备部件的可见1035VOC,涵盖场景)
    优质
    本数据集包含1035张设备部件的可见光图像,提供详细的VOC格式标注信息,覆盖了不同时间段的拍摄场景,适用于多种计算机视觉任务。 由于平台上传大小限制,现提供设备检测可见光图像数据集的网盘下载链接。该数据集中包含1035张四类设备的可见光图像及五类目标,并使用labelimg软件进行标注,标签格式为VOC。各类标签数量如下:隔离开关(570),避雷器(586),电压互感器(794),电流互感器(1018),断路器(662)。请注意该数据集不含缺陷信息,仅可用于部件检测。
  • Yolov5-Yolov7人头(4003VOCYOLOJSON三种).zip
    优质
    本资源提供Yolov5至Yolov7的人头检测训练数据集,含4003张图像及其对应VOC、YOLO及JSON格式标注文件。 人头检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛等多种场景。 【实际应用】:该数据集可用于教室到课率统计以及人数计数等功能。 【数据集详情】:此集合包含4003张图片,共计9万多个目标,背景较为丰富。其中部分图像为教室监控抓拍的照片,非常适合用于教室人数的统计工作。整体上,目标大小分布均匀,并提供了voc(xml)、yolo(txt)和json三种格式的数据标注文件,类别名称统一为[head],适合多种算法直接使用。所有数据均进行了精准标注。 该数据集能够满足不同应用场景的需求,在人头检测领域具有较高的实用价值。
  • 中的垃圾桶溢满
    优质
    本数据集专注于明厨亮灶项目中垃圾桶溢满情况监测,包含大量厨房场景下垃圾桶状态的图像及标签信息,旨在提升餐饮后厨环境卫生管理智能化水平。 及时清理满溢的垃圾桶有助于保持良好的卫生环境。利用计算机视觉的目标检测技术来监测垃圾桶的状态可以有效提升清理效率。此数据集包括3个类别:满溢的垃圾桶、未满溢的垃圾桶以及垃圾,共有3349张图片,并已完成标注。该数据集不仅可用于检测垃圾桶是否满溢,还能用于识别垃圾和垃圾箱等任务。 基于这个数据集,我们可以进一步发展并应用计算机视觉技术以提高垃圾桶管理智能化水平。例如,在智能城市发展的背景下,结合深度学习与物联网技术可以建立一个智能垃圾桶管理系统。除了监测垃圾桶的状态外,该系统还可以实时监控垃圾量、提供垃圾分类建议,并优化清理路线,从而最大程度地提升清理效率。 此外,通过引入实时视频监控和图像识别技术,我们能够构建自动报警机制,在垃圾桶满溢时及时通知相关人员进行处理。这一措施有助于维护卫生环境并确保及时响应。同时,该系统还可以生成详细的垃圾桶使用报告,帮助城市管理者更好地理解垃圾产生的模式,并据此做出更有效的规划与资源配置。 随着环保意识的不断提高,这项技术还有潜力促进市民参与互动。通过开发手机应用程序,公众可以实时查看周边地区的垃圾情况,从而增强社区对环境保护的责任感和行动力。
  • 智能社区煤气罐(1071VOCYOLOJSON.zip
    优质
    本数据集提供1071张图片及对应VOC、YOLO和JSON格式标签,用于训练智能社区中煤气罐检测模型。含丰富场景标注信息,助力提升安全监测效率与准确性。 煤气罐检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛,并在实际应用如智慧社区与智能安防领域具有重要价值,特别是在煤气罐识别与告警系统中发挥作用。 该数据集中包含1071张图片,背景多样且复杂,目标大小不一并涵盖各种角度。标签以VOC(xml)、YOLO(txt)和JSON三种格式提供,确保多种目标检测算法可以直接应用。所有标注均为手工完成,保证了高精度的目标框定位以及良好的模型拟合效果。 整体而言,数据集的质量可靠且具备较高的多样性与实用性。