打架识别相关开源数据集资源汇总(附下载链接)

本文介绍了多个用于监控摄像头打架检测的数据集,包括UBI-Fight异常事件检测数据集、曲棍球比赛检测数据集以及静止图像打斗识别数据集。这些数据集涵盖了打架和非打架场景,旨在推动视频监控中的打架检测技术研究。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

更多数据集分类资源汇总:https://www.cvmart.net/dataSets

监控摄像头下的打架检测

数据集下载链接:http://suo.nz/39IbxQ

该数据集是从包含打架实例的 Youtube 视频中收集的。此外,还包括一些来自常规监控摄像机视频的非打架序列。

  • 总共有300个视频,150个打架+150个非打架

  • 视频时长 2 秒

  • 示例中仅包含与打架相关的部分

此外,由于任务是通过监控摄像头检测打斗,因此首选没有背景运动的视频作为样本。此外,还包括各种打斗场景,例如用物体撞击、踢打、拳击、摔跤。示例中的环境也各不相同,例如咖啡馆、街道、公共汽车等。

图片

UBI-Fight异常事件检测数据集

数据集下载链接:http://suo.nz/3aoBUh

UBI-Fights 数据集是一个独特的全新大型数据集,涉及特定的异常检测并仍然在打斗场景中提供广泛的多样性,该数据集包含 80 小时的视频,在帧级别进行了完全注释。由 1000 个视频组成,其中 216 个视频包含打斗事件,784 个是正常的日常生活场景。删除所有可能干扰学习过程的不必要的视频片段(例如,视频介绍、新闻等) 。

图片

曲棍球比赛检测数据集

数据集下载链接:http://suo.nz/2ceViI

该数据集中包含 1000 个序列,分为两组:打斗和非打斗。

图片

打架识别图像数据集

数据集下载链接:http://suo.nz/2jL8np

该数据集是为“打斗探测器”项目创建的,该项目检测静止图像中的打斗,然后将打斗探测器移动到上下文中具有时间维度的下一级视频检测。打斗数据集是从视频数据集 HMDB51 数据集创建的。

图片

真实街头斗殴视频数据集

数据集下载链接:http://suo.nz/2rhiQO

该数据集包含从 youtube 视频中收集的 1000 个暴力视频和 1000 个非暴力视频,数据集中的暴力视频包含多种环境和条件下的许多真实街头斗殴情况。数据集中的非暴力视频也是从许多不同的人类行为中收集的,如运动、饮食、步行等。

图片

### UBI-Fights 数据集概述 UBI-Fights 数据集是一个独特的大规模数据集,专注于打斗场景中的异常检测,并提供了广泛的内容多样性[^1]。此数据集包含总计80小时的视频资料,由1000个独立视频构成,其中216个视频记录了实际发生的打斗事件,而剩余784个则展示了日常生活的常规情景。 为了提高模型训练的有效性和准确性,所有可能影响学习过程的部分已被移除,比如视频开头的介绍部分或是新闻报道片段等无关内容。这种精心筛选确保了数据集中仅保留最相关的信息用于研究目的。 ### 下载与使用指南 #### 获取方式 目前关于具体如何下载 UBI-Fights 数据集的信息并未直接给出。通常这类学术资源会通过官方网页或论文链接提供获取途径。建议访问原始出处提供的网址来寻找最新的发布渠道。 #### 应用实例 该数据集非常适合应用于以下几个方面: - **异常行为识别**:利用这些标记好的打架场景作为正样本,配合其他正常活动录像一起构建二元分类器。 - **计算机视觉算法评测**:作为一种标准测试平台,用来衡量不同CV技术处理复杂动态图像序列的能力。 - **安全监控系统开发**:基于真实世界的素材优化公共区域内的自动预警机制设计。 ```python import cv2 from pathlib import Path def load_video(video_path): cap = cv2.VideoCapture(str(Path(video_path))) frames = [] while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if not ret: break frames.append(frame) cap.release() return frames video_data = "path_to_ubifights_dataset" fight_videos = list(Path(video_data).glob('*_Fight*')) normal_videos = list(Path(video_data).glob('Normal_Videos_*')) # 加载第一个打架视频文件为例展示读取方法 frames_of_first_fight_video = load_video(fight_videos[0]) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值