电梯电车识别 yolov5 yolov4 yolov3

最新推荐文章于 2025-04-11 07:10:33 发布
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分类专栏： 笔记
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为防止电动车进入电梯引发的安全隐患，特研发了一种基于YOLO系列的电梯电车检测算法。该算法能在电动车进入电梯时立即进行识别并作出响应。

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

防止电动车进入电梯，故而研发电梯电车检测算法
当有电车进入到电梯就会识别
么有效果图，只录制了视频
奈何上传不了
所以只能私聊我了

yolo系列训练的模型，效果棒棒哒

YOLOv5改进策略|YOLO模型优化|使用 YOLOv5 和集成学习进行实时头盔违规检测、头盔检测.模型优化
sybh的博客
06-15 803
摩托⻋相关伤害是全球交通相关死亡的主要原因之 一。1994年，据估计摩托⻋发生致命事故的可能性是乘 用⻋的11倍，到2007年增加到27.5倍[1]。严重的钝器外 伤是摩托⻋事故中死亡的主要原因，它会对骑乘者的身体 造成内外部损伤。这种创伤通常会导致头部、颈部、胸部 和身体中轴⻣骼系统其他部位受伤。1]。佩戴头盔可以减 少此类伤害的可能性。大量医学和非医学研究发现，使用 头盔可以在降低摩托⻋事故造成的伤害和死亡严重程度方 面发挥重要作用。
YOLOv5改进策略|YOLO模型优化| YOLOv5头盔检测、骑电车是否戴头盔检测.精确度、召回率和 mAP 分数分别为 0.848、0.599 和 0.641
sybh的博客
06-15 931
摩托⻋事故对骑手和乘客构成重大威胁，其中头部受伤是此 类事故中最常⻅和致命的伤害类型。骑摩托⻋时戴头盔已被 证明可以减少严重头部受伤和死亡的⻛险显着增加。然而，尽管佩戴头盔 的好处众所周知，但遵守头盔法在世界许多地区仍然是一个 重大挑战[1]。不遵守头盔法可能归因于多种因素，包括缺乏 对使用头盔重要性的认识、佩戴头盔引起的不适以及不鼓励 佩戴头盔的文化或社会规范[2]。在某些司法管辖区，头盔可 能买不起或难以获得，从而进一步加剧了这一问题。不遵守 头盔法会使骑手和乘客在事故中面临严重受伤或死亡的危 险。
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
11-30
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
电梯轿厢内电动车自行车人数据集，VOC标签格式已标注
weixin_54603153的博客
08-30 4658
电梯轿厢内电动车自行车人数据集，VOC标签格式已标注
利用深度学习目标检测算法 通用Yolov5训练电动车进电梯数据集 建立基于YOLOv5的电动车入梯识别系统 识别检测电梯进电动车的预警识别
最新发布
2401_88440984的博客
04-11 404
利用深度学习目标检测算法 通用Yolov5训练电动车进电梯数据集 建立基于YOLOv5的电动车入梯识别系统 识别检测电梯进电动车的预警识别
AI人工智能数据集系列—《电动车进电梯数据集》
weixin_55551028的博客
08-23 1046
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。
基于yolov3 v4 v5的电梯轿厢下的电动车目标检测
weixin_54558069的博客
08-05 2546
研究背景： 电动车这一类目标乘坐电梯危害巨大。其中，给人员，电梯，建筑造成很严重的安全隐患。对人员来说，一旦人和电动车同时进梯，电动车发生爆燃，乘客无法承受，高温，烟雾的伤害。对于电梯来说，电动车进入电梯，难免对电梯造成磕碰，会导致电梯产生运行故障，使电梯使用寿命减少。对于建筑来说，电动车进入电梯上楼，会放置在楼道口，占消防通道，若发生火灾，人员无法逃生，建筑会受到损害。所以从上面几点可得，若是能够利用目标检测技术，对电梯内的电动车或其他异常目标进行检测，可以大大提高电梯运行效率，保证人员安全。电动车这类目
电梯电动车检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）
DL_data_set的博客
09-17 1636
电梯电动车检测数据集，目标检测，yolo，voc，复杂背景
基于yolov5的电车轨道与障碍物检测项目源码+文档说明（高分课程设计）
11-24
基于yolov5的电车轨道与障碍物检测项目源码+文档说明（高分课程设计）基于yolov5的电车轨道与障碍物检测项目源码+文档说明（高分课程设计）基于yolov5的电车轨道与障碍物检测项目源码+文档说明（高分课程设计）基于...
SJTU数字图像处理课程设计《基于YOLOv5目标检测深度学习算法实现电车轨道与障碍物检测》+python源码+文档说明
11-26
采用传统的数字图像处理方法（边缘检测，透射变换，霍夫变换等）对视频中的电车轨道进行检测和标注，并标注轨道所处的ROI区域，基于此ROI区域使用当下较为流行的YOLOv5目标检测深度学习算法进行区域内的障碍物识别与...
YOLOv5模型优化&性能提升&实战项目 专栏介绍
sybh的博客
06-20 574
订阅专栏后，私信发一下微信号和订阅截图。永久chat-gpt4和chat-gpt4 Turbo账号一份（原价20美元一个月）
电瓶车目标检测 电梯电瓶车数据集picodet_motorcycle.rar
03-21
电梯电瓶车数据集，包括person、motorcycle、bicycle三个类别，标签为txt和xml两种，可以用于电梯间的电瓶车目标检测
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
11-30
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YOLO11格式的标注 7111张图片.yolov11.zip
11-30
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
yolo实现车辆识别
11-04
利用yolo实现简单的车辆识别，从随机初始化的权重训练一个YOLO模型是非常重要的，需要大量的数据集和大量的计算资源，所以我们在这个练习中使用了预训练的模型参数。你也可以尝试用自己的数据集对YOLO模型进行微调。
楚纳-电梯识别电瓶车系统、电梯阻车电动车
qq_27639841的博客
08-02 1343
怎样防止电动车进电梯，防止电动车进电梯的识别方法 电动车进入电梯后上居民楼，再放在楼道或是家里充电，都存在安全隐患，带来安全隐患的同时，也在一定程度上妨碍了其他居民乘电梯。但很多小区一直无法彻底解决这一难题。怎样防止电动车进电梯呢？河北楚纳科技有限公司研发的防止电动车进电梯系统就能科学的防止这个问题。 电动车进电梯识别方法是前端设备嵌入非机动车识别算法，对自行车、电动车和摩托车精确检测、跟踪，实现对电动车检测分析识别，实时预警电梯区域内电动车闯入事件。当有电动车进入电梯监测范围内可对其自动识别，即对其抓拍并
深度学习之基于YoloV5电梯电动车预警系统
qq1744828575的博客
05-18 597
一、项目背景与意义近年来，随着电动车的普及，电动车进入电梯的情况也屡见不鲜，这不仅可能导致电梯故障，还可能引发火灾等安全事故。因此，开发一种能够实时检测并预警电动车进入电梯的系统，对于提高电梯使用安全性具有重要意义。本项目基于YOLOv5目标检测算法，结合电梯的实际情况，构建了一个电梯电动车预警系统。二、项目目标本项目的主要目标包括：利用YOLOv5目标检测算法，实时检测电梯门附近的电动车，并输出其位置信息。当检测到电动车进入电梯时，系统能够自动发出预警信号，提醒电梯管理人员和乘客注意安全。
电梯轿厢场景下的电动车数据集
weixin_54558069的博客
09-05 3566
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… ......
yolov10毕业设计电车电梯
03-29
### YOLOv10在电车和电梯场景中的应用 YOLO系列算法因其高效性和实时性，在目标检测领域得到了广泛应用。尽管目前尚未有官方发布的YOLOv10版本[^2]，但可以假设其继承了前代版本的核心优势，并进一步优化了模型性能...
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