1、YOLO环形编码标记物检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

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编码标记物智能识别系统，YOLOv5训练结果模型，内含best.pt，last.pt，对编码标记物的识别率达95%以上

为解决传统摄影测量编码点定位依赖多种关系准则、判定复杂且识别不稳定的问题,提出一种采用基于改进YOLO v3的目标检测网络分割编码点、利用距离排序识别中心标记点的定位方法。首先针对编码标记点特点改进特征提取网络,从复杂背景中快速识别编码点,然后在预测框内进行图像处理,计算轮廓质心到中心的距离,通过距离排序定位中心圆形标记点,最后构建标尺编码点数据集用于网络训练和测试。实验结果表明,目标检测网络识别编码点的精度达到94.91%,受环境和噪声等的影响小,距离准则准确率高,该定位方法具有适应性好、鲁棒性高的优点。