用于车牌识别、车牌检测，数据集已标好。 图片是全jpg格式，标签是polygon多边形目标框的json格式，四个点分别在车牌的四个角，贴合不同角度的车牌。 数据集一张一张人工过滤掉不清晰图片、处理有歧义区域，可直接进行字符识别。 若需要不同格式的标签可以私信我进行转换，如果需要rectangle矩形目标框的json格式也可以私信我转换。

交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直属于热点研究问题，改进的优化算法不断地被提出。我们以[CCTSDB](https://github.com/csust7zhangjm/CCTSDB)数据集为例，用YOLOV5算法做交通标志识别。中国交通标志检测数据集(CCTSDB，Chinese Traffic Sign Detection Benchmark)由长沙理工大学 综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室张建明老师团队制作完成。 目前的标注数据只有三大类：指示标志、禁止标志、警告标志。

在下一篇文章中，我们将预处理要输入到机器学习模型的数据集。

输电线上鸟巢检测数据集

可用于机场跑道异物检测，训练yolov5 等目标检测模型

视频链接如下： https://www.bilibili.com/video/BV16Z4y127w3/?vd_source=6ea7a224dd878fde411995c70d3c5adb#reply118347089152 看好多人要数据集，可能看不到，就存在这里吧。

YOLOv5火焰烟雾检测+训练好的模型+数据集+pyqt界面，下载即可使用可直接进行推理测试。 1、项目是训练过的，可直接进行推力测试。 2、项目包含烟雾和火焰的数据集，已标记好！ 3、如果想想重新训练也可以。 4、可以直接用训练好的权重pt文件进行推力测试，测试视频和图片都可以，很好用。 5、价格绝对是优惠价，可以放心下载 YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型，包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个训练好的模型，并包含标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种 采用pytrch框架，代码是python的YOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好

道路检测数据集-Czech+India

1、 讲解遥感微波检测器（rtms）基本知识及采集的交通数据格式和数 据库的存储形式。 2、 通过演示《rtms 交通流实验程序》，讲解道路断面车辆到达分布规 律。 3、 学生利用 rtms 数据，按照周、日（分为：节假日和平日）、小时（高 峰小时和平峰小时）统计并绘制车辆到达分布图。

本数据集大约5000张，本资源是其中的一部分 安全帽是作业场所作业时头部防护所用的头部防护用品，它对使用者的头部在受坠落物或小型飞溅物体等其他因素引起的伤害起到防护作用。近年来，因不佩戴安全帽、不规范佩戴安全帽等原因导致的安全生产事故屡禁不止，事故发生背后的影响是巨大的，不仅为家人带来巨大的伤痛，也为企业的利益带来巨大的损失。而如何使员工规范佩戴安全帽、保障员工和企业双方利益，成为了一直以来各方坚持不懈想要实现的目标。因此，研究佩戴安全帽的监测算法，具有广泛的应用价值。