当前位置：首页 > news >正文

输煤传送带异物识别检测数据集 yolo数据集 2400张

news 2024/11/15 10:52:30

输煤传送带异物识别检测数据集 yolo数据集 2400张

输煤传送带异物识别检测数据集介绍

数据集名称

输煤传送带异物识别检测数据集（Conveyor Belt Foreign Object Detection Dataset）

数据集概述

该数据集专为输煤传送带上的异物识别检测设计，包含2400张高清图像，用于训练和评估基于深度学习的目标检测模型，特别是YOLO系列模型。该数据集旨在帮助识别传送带上可能存在的异物，以避免对设备造成损害或影响煤炭传输过程中的安全性。

数据集特点

针对性强：专门针对输煤传送带上的异物识别，适用于工业自动化监控和安全保障。
高清图像：包含2400张高清图像，确保模型能够准确识别细节。
YOLO格式：所有图像和标签均已转换为YOLO所需的TXT格式，方便直接使用。
数据划分明确：数据集已经按照用途划分好训练集、验证集和测试集，便于模型训练和评估。

数据集构成

图像数量：2400张高清图像
标签格式：每张图像都有一个对应的TXT文件，记录了图像中每个异物的位置信息（类别、中心坐标、宽度和高度）。
数据划分：
- 训练集：约2000张图像
- 验证集：约200张图像
- 测试集：约200张图像

数据集用途

异物检测：可用于训练和评估识别输煤传送带上异物的算法。
工业自动化：在工业应用中，可以辅助实现输煤传送带的自动化监控，提高设备安全性和工作效率。
研究与开发：作为研究基准，帮助学术界和工业界评估不同目标检测算法的性能。
教育与培训：作为教学案例，帮助学生了解和掌握计算机视觉技术在实际问题中的应用。

数据集获取

输煤传送带异物识别检测数据集可以从相关科研机构、数据提供商或开源社区获取。请确保在使用数据集时遵循相关的许可条款和使用规定。

示例代码

以下是一个简单的Python脚本示例，用于加载数据集中的图像及其对应的标签，并绘制出标注的边界框：

1import os
2import matplotlib.pyplot as plt
3from PIL import Image
4
5# 数据集目录路径
6data_dir = 'path/to/conveyor_belt_foreign_object_detection_dataset'
7train_image_dir = os.path.join(data_dir, 'images/train')
8train_label_dir = os.path.join(data_dir, 'labels/train')
9
10# 选取一张图像及其标签文件
11image_files = os.listdir(train_image_dir)
12image_file = image_files[0]  # 假设取第一张图
13image_path = os.path.join(train_image_dir, image_file)
14
15label_file = os.path.splitext(image_file)[0] + '.txt'
16label_path = os.path.join(train_label_dir, label_file)
17
18# 加载图像
19image = Image.open(image_path)
20
21# 获取图像尺寸
22width, height = image.size
23
24# 读取标签文件
25with open(label_path, 'r') as f:
26    annotations = [line.strip().split() for line in f.readlines()]
27
28# 绘制图像和边界框
29fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 10))
30ax.imshow(image)
31ax.axis('off')
32
33class_names = ['foreign_object']  # 假设只有一个类别
34
35for ann in annotations:
36    class_id, x_center, y_center, box_width, box_height = map(float, ann)
37    x_min = (x_center - box_width / 2) * width
38    y_min = (y_center - box_height / 2) * height
39    x_max = (x_center + box_width / 2) * width
40    y_max = (y_center + box_height / 2) * height
41    
42    ax.add_patch(plt.Rectangle((x_min, y_min), x_max - x_min, y_max - y_min, edgecolor='r', facecolor='none'))
43    ax.text(x_min, y_min, class_names[int(class_id)], color='r', fontsize=8)
44
45plt.show()

引用出处

为了确保正确引用该数据集，请查看原始数据集发布者的具体要求。如果该数据集来自某个特定的研究项目或竞赛，引用格式可能类似于以下示例：

深色版本

1@misc{dataset_paper,
2  title={Title of the Data Set},
3  author={Author Names},
4  year={Publication Year},
5  publisher={Publishing Institution},
6  url={URL of the data set}
7}