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船员不安全行为特征数据集|船员安全监测数据集|计算机视觉数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2024-03-05 收录
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https://www.nbsdc.cn/general/dataDetail?id=64edc80bbb16e07753c35046&type=1
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链接失效反馈资源简介：
船员不安全行为特征数据库管理软件在研发过程中，针对船员未穿戴安全帽和救生衣、船员疲劳、驾驶员离岗、船员抽烟和打电话以及违规操作缆绳等不安全行为，建立了船员不安全行为特征数据集，其中，安全帽、救生衣数据集由9547张图片组成，疲劳检测数据集由46511张图片组成，人员跌倒数据集由4666张图片组成，人员离岗数据集由3219张图片组成，吸烟、打电话数据集由10674张图片组成，缆绳违规操作数据集由5300张图片组成。针对所建立的数据集，设计了三种基于计算机视觉的不安全行为与状态辨识算法，分别为船上多尺度目标检测模型、船员疲劳监测模型以及缆绳违规操作识别模型。通过在建立的船员不安全行为特征数据集上的验证，6类不安全行为的识别准确度均能达到94%以上，且在实船场景下具有较好的泛化性，并通过了第三方测试。
提供机构：
大连海事大学
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
ENTERPRIZE战队2025赛季开源数据集
数据集包含一阶段机器人(车辆)识别数据、二阶段装甲板识别数据和三阶段装甲板图案识别数据。一阶段数据共计3022个，标签定义为0 -> 机器人；二阶段数据共计3504个，标签定义为0 -> 死亡状态装甲板, 1 -> 红色灯条装甲板, 2 -> 蓝色灯条装甲板；三阶段数据共计3528个，标签定义为首字母B/R -> 蓝色/红色（训练中会自动混合），第二个字符：0 -> 前哨站，1-5 -> 1-5号装甲板（5号不会参与训练，但是在此仍提供出来），S（6） -> 哨兵。
github 收录
THCHS-30
“THCHS30是由清华大学语音与语言技术中心（CSLT）发布的开放式汉语语音数据库。原始录音是2002年在清华大学国家重点实验室的朱晓燕教授的指导下，由王东完成的。清华大学计算机科学系智能与系统，原名“TCMSD”，意思是“清华连续普通话语音数据库”，时隔13年出版，由王东博士发起，并得到了教授的支持。朱小燕。我们希望为语音识别领域的新研究人员提供一个玩具数据库。因此，该数据库对学术用户完全免费。整个软件包包含建立中文语音识别所需的全套语音和语言资源系统。”
OpenDataLab 收录
M4-SAR
M4-SAR是一个多分辨率、多极化、多场景、多源数据集，用于光学与合成孔径雷达（SAR）融合的目标检测。该数据集由南京理工大学PCA实验室、安徽大学ICSP教育部重点实验室和南开大学计算机科学学院共同构建，包含112,184对精确对齐的图像和近一百万个标注实例。数据集覆盖六个关键类别，并使用公开的光学和SAR数据，包括Sentinel-1和Sentinel-2卫星提供的数据。为了克服SAR标注的挑战，该研究提出了一种半监督的光学辅助标注策略，利用光学图像的语义丰富性来显著提高标注质量。M4-SAR数据集旨在解决现有光学和SAR数据集的局限性，为多源融合目标检测任务提供大规模、高质量、标准化的数据集，并推动相关研究的发展。
arXiv 收录
NCEP/NCAR Reanalysis
NCEP/NCAR Reanalysis数据集是一个全球气候再分析数据集，涵盖了从1948年至今的大气、海洋、陆地和海冰数据。该数据集通过结合观测数据和数值模型输出，提供了高分辨率的气候变量，如温度、风速、湿度、气压等。
psl.noaa.gov 收录