HyperAI

Erkennung Auf Gleisen Datensatz Zur Erkennung Menschlichen Verhaltens Auf Gleisen

Datum

vor 8 Monaten

Größe

924.45 MB

Organisation

Kaggle

Veröffentlichungs-URL

www.kaggle.com

Dieser Datensatz ist für Computer-Vision-Modelle konzipiert, die Personen auf Bahngleisen erkennen. Das Hauptziel besteht darin, die Sicherheit im Schienenverkehr durch die Bereitstellung qualitativ hochwertiger kommentierter Bilder zu verbessern. Mit diesen Bildern können Modelle trainiert werden, die unbefugte menschliche Eingriffe in Echtzeit erkennen und so Unfälle und Todesfälle verhindern.

Der Datensatz enthält 3.766 Bilder von Menschen, die sich auf Bahngleisen verhalten, mit einer Auflösung von 1.080 × 1.080. Jedes Bild ist mit Begrenzungsrahmen versehen, die die Anwesenheit von Menschen und ihre Aktionen auf den Gleisen markieren. Die Anmerkungen werden im YOLO-Format (TXT) mit detaillierten Klassenbezeichnungen bereitgestellt. Die Bilder fallen in 4 Kategorien:

  • Gleise: Menschliche Aktivitäten auf Gleisen sollen erkannt werden.
  • Stehen: Eine der menschlichen Verhaltensweisen auf Bahngleisen.
  • Sitzen: Mensch sitzt auf Bahngleisen.
  • Schlafen: Menschen schlafen oder liegen im Orbit.

Datensatzverwenden 

Dieser Datensatz eignet sich gut zum Trainieren und Bewerten von Objekterkennungsmodellen, insbesondere solchen, die auf Convolutional Neural Networks (CNN) und YOLO-Architekturen basieren. Es eignet sich auch für die Forschung in den Bereichen Eisenbahnsicherheit, Objekterkennung und Echtzeitüberwachungssysteme.

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