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收藏HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
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AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
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De-Solar Dataset
De-Solar Dataset是一个基于无人机的高质量数据集,用于支持太阳能光伏系统中的障碍物定位和性能评估。它包含超过3,500张手动标记的图像,拍摄高度在15到50英尺之间,每张图像都标注了常见表面障碍物的多边形掩码,如树枝、泥土、树叶、鸟粪和纸张。除了图像数据外,数据集还包括时间戳对齐的电压读数与环境元数据,能够详细分析特定障碍物如何影响面板性能。数据集位于De-Solar Dataset文件夹中,并分为以下组件:Voltage_Data/(包含图像路径、电压读数和环境变量的Excel文件)、Original/(包括原始无人机图像、对应的标注JSON文件和分割掩码)、Cropped_Folder/(包含从原始图像中提取的太阳能电池板的裁剪图像,用于模型训练)、Ground_Folder/(包含数据集中的地面图像)、SolarPV/(包含Solarformer++的数据集)。
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学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
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红外谱图数据库
收集整理红外谱图实验手册等数据,建成了红外谱图数据库。本数据库收录了常见化合物的红外谱图。主要包括化合物数据和对应的红外谱图数据。其中,原始红外谱图都进行了数字化处理,从而使谱峰检索成为可能。用户可以在数据库中检索指定化合物的谱图,也可以提交谱图/谱峰数据,以检索与之相似的谱图数据,以协助进行谱图鉴定。
国家基础学科公共科学数据中心 收录