电动车进入电梯数据集、自行车进入电梯数据集 电动车进入电梯VOC数据标注数据集

一、项目来源

        本项目作为一个小科研课题，分析当前电梯禁入电动车和自行车监控情况，搜集市场上的一些关键性，且有用的数据集，并对数据集进行了标注工作，数据集的格式声明：

        数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)：

1. 图片数量(jpg文件个数)：7106
2. 标注数量(xml文件个数)：7106
3. 标注数量(txt文件个数)：7106
4. 标注类别数：3
5. 标注类别名称:["bicycle","motorcycle","person"]
6. 每个类别标注的框数：
7. bicycle 框数 = 489
8. motorcycle 框数 = 5881
9. person 框数 = 8224
10. 总框数：14594
11. 使用标注工具：labelImg
12. 标注规则：对类别进行画矩形框

 二、项目实施

1、数据展示：

2、数据训练：

        数据训练采用yolov8，训练过程可以参考我的另一个博客：

        yolov8的模型训练

        训练过程：    

数据训练过程

3、训练结果：

 

4、算法部署 ：

        算法已经在windows和ubuntu的平台进行了部署工作，这里只对windows平台进行介绍：

        工具准备：opencv4.9和Visual Studio Enterprise 2019

        C++的检测代码如下，windows和ubuntu的区分标志为ON_M_WINDOWS：