【YOLO系列（V5-V12）通用数据集-电梯内电动车检测数据集】

原创 已于 2025-04-04 17:04:45 修改 · 957 阅读 · 13 ·
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#YOLO #深度学习 #机器学习 #python #人工智能 #目标检测

于 2025-04-04 16:53:13 首次发布

    YOLO格式的电梯内电动车检测数据集，适用于YOLOv5-v11所有版本，可以用于本科毕设、发paper、做课设等等，有需要的在这里获取：

电梯内电动车检测数据集

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电梯内电动车识别数据集，可识别电梯内是否有电动车 支持YOLO7格式的标注 7111张图片.yolov7pytorch.zip
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电梯内电动车识别数据集，可识别电梯内是否有电动车 支持YOLO7格式的标注 7111张图片.yolov7pytorch.zip 此数据集中的所有图片和标注信息都可以通过点击下面的链接查看：https://backend.blog.youkuaiyun.com/article/details/144156865
电梯内电动车识别数据集，可识别电梯内是否有电动车 支持YOLOv5格式的标注 7111张图片.yolov5pytorch.zip
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电梯内电动车识别数据集，可识别电梯内是否有电动车 支持YOLOv5格式的标注 7111张图片.yolov5pytorch.zip 此数据集中的所有图片和标注信息都可以通过点击下面的链接查看：https://backend.blog.youkuaiyun.com/article/details/144156865
电梯内电动车识别数据集，可识别电梯内是否有电动车 支持YOLO11格式的标注 7111张图片.yolov11.zip
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电梯内电动车识别数据集，可识别电梯内是否有电动车 支持YOLO11格式的标注 7111张图片.yolov11.zip 此数据集中的所有图片和标注信息都可以通过点击下面的链接查看：https://backend.blog.youkuaiyun.com/article/details/144156865
电梯轿厢内电动车数据集，VOC标签格式已标注（数据集+训练好的权重）
weixin_51534858的博客
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本数据集用于电梯禁入电动车项目的目标检测算法模型训练任务。共有4000张左右图片，全部为电梯监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，并已经分好数据集和验证集，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。本人使用此数据集训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成电梯内检测电动车任务。如有需要可以提供训练好的权重文件和检测UI界面。以下为数据集的部分图片展示，有需要的朋友可以随时交流交流。
数据集YOLO目标检测电动车进电梯检测数据集 97 张，Yolo格式数据集目标检测！
11-06
【数据集】【YOLO】【目标检测】电动车进电梯检测数据集 97 张，Yolo格式数据集目标检测！ 标签类别：names: ['person','bicycle','motorcycle'] 电动车在电梯内发生爆燃，乘客可能无法承受高温和烟雾的伤害；电动...
比赛新项目-电动车头盔佩戴检测数据集3052张含voc和yolo两种格式标签.zip
04-04
比赛新项目-电动车头盔佩戴检测数据集3052张含voc和yolo两种格式标签.zip 数据集包含png图片和xml、txt两种格式标签 标签类别为两类，分别是：【"EbikeHelmet"，"Without_EbikeHelmet"】 该数据集非工地安全帽数据集...
电梯内电动车识别数据集，可识别电梯内是否有电动车 支持YOLO8格式的标注 7111张图片.yolov8.zip
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电梯内电动车识别数据集，可识别电梯内是否有电动车 支持YOLO8格式的标注 7111张图片.yolov8.zip 此数据集中的所有图片和标注信息都可以通过点击下面的链接查看：https://backend.blog.youkuaiyun.com/article/details/144156865
电梯内电动车识别数据集，可识别电梯内是否有电动车 支持YOLO9格式的标注 7111张图片.yolov9.zip
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电梯内电动车识别数据集，可识别电梯内是否有电动车 支持YOLO9格式的标注 7111张图片.yolov9.zip 此数据集中的所有图片和标注信息都可以通过点击下面的链接查看：https://backend.blog.youkuaiyun.com/article/details/144156865
YOLOV5数据集：道路上电动车是否佩戴头盔目标检测数据集（3类别）
03-28
项目包含：道路上电动车是否佩戴头盔目标检测数据集，数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为1920*1080的RGB图片，数据为马路上的电动车数据集，对人进行标注，分为佩戴头盔和没带头盔两种，以及整体的标注 【数据集介绍】电动车头盔图像数据，3类别：戴头盔，没戴头盔，整体标注 【数据总大小】587MB 数据分为分为训练集和验证集 训练集datasets-images-train：3646张图片和3646个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val：911张图片和911个标签txt文件组成 【txt类别文本文件】3类别的具体类别信息 为了方便查看数据，提供了可视化py文件，随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录。脚本无需更改，可以直接运行
电动车+自行车+数据集
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电动车自行车数据集.详细：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34717531/article/details/121859188 。该数据集分为二个部分,JPEGImages和Annotations.JPEGImages文件夹中有4100+张各种场景的电动车自行车图像,共5700+个电动车650+个自行车标注框. 并对每张图片使用labelimg做了人工标注,标注对应的xml文件放在了Annotations文件夹中. 本数据集图片清晰,场景广泛,精心挑选,人工标注.适用于任意场景,可作为电动车自行车检测的模板数据集. 应用特定场景时,只需加入部分特定场景数据,即可满足对特定场景电动车自行车的检测. 免去了收集,挑选,标注电动车自行车图片的时间,可直接进行工程化应用.
电梯轿厢内电动车自行车人数据集，VOC标签格式已标注
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AI人工智能数据集系列—《电动车进电梯数据集》
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该数据集可用于电动车进电梯检测算法，电动车进电梯检测采用基于AI算法的机器视觉图像感知技术，对电动车实现精确检测、识别，准确检测到电瓶车进电梯，并快速进行预警反应，可实时预警电梯区域内电动车闯入事件。
使用PyTorch框架中的YOLOv5实现这一任务训练电梯内电瓶车数据集进行检测识别 并构建基于深度学习yolov8电瓶车检测系统
2401_86822270的博客
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深度学习目标检测如何使用Yolov8训练电梯内电瓶车数据集进行检测识别 并构建基于深度学习yolov8电瓶车检测系统 电瓶车数据集 yolo目标检测 电梯内电瓶车检测在这里插入图片描述 该数据集包含3933张图片，标签为bicycle在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 好的，我们将使用YOLO（You Only Look Once）进行电梯内电瓶车的目标检测。为了实现这一目标，我们需要以下几个步骤： 数据准备：确保数据集格式正确，并准备好标签文件。 模型选择和配置：选择合适的YOLO版本（例如YO
电梯轿厢场景下的电动车数据集
weixin_54558069的博客
09-05 3700
大论文的方向是目标检测，主要是检测电梯轿厢里面的电动车，那时候找了好久，都没有找到数据集，所以自己亲自建立了一个小型数据集：主要包括电梯轿厢里面的数据集，自己拍摄和利用python爬取的电动车图片，都采用了labelimg平台标注，大概有5000余张，需要的可以交流一下啦… ......
超5000张摩托车电动车数据集支持YOLO和VOC格式
4. 标签：提供的标签包括“yolo数据集”、“电动车数据集”、“电动车进电梯检测”、“目标检测”，这些标签反映了数据集的特点和应用场景。 - yolo数据集：表示该数据集可以直接用于YOLO算法的训练和验证。 - ...
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