📦 已发布目标检测数据集合集（持续更新）

数据集名称	图像数量	应用方向	博客链接
🔌 电网巡检检测数据集	1600 张	电力设备目标检测	点击查看
🔥 火焰 / 烟雾 / 人检测数据集	10000张	安防监控，多目标检测	点击查看
🚗 高质量车牌识别数据集	10,000 张	交通监控 / 车牌识别	点击查看
🌿 农田杂草航拍检测数据集	1,200 张	农业智能巡检	点击查看
🐑 航拍绵羊检测数据集	1,700 张	畜牧监控 / 航拍检测	点击查看
🌡️ 热成像人体检测数据集	15,000 张	热成像下的行人检测	点击查看
🦺 安全背心检测数据集	3,897 张	工地安全 / PPE识别	点击查看
🚀 火箭检测数据集介绍	12,000 张	智慧医疗 / 养老护理	点击查看
⚡ 绝缘子故障检测数据集	2,100张	无人机巡检/智能运维	点击查看
🚦交通标志检测数据集	1866张	智能驾驶系统/地图数据更新	点击查看
🚧 道路交通标志检测数据集	2,000张	智能地图与导航/交通监控与执法	点击查看
😷 口罩检测数据集	1,600张	疫情防控管理/智能门禁系统	点击查看
🦌 野生动物检测数据集	5,138张	野生动物保护监测/智能狩猎相机系统	点击查看
🍎 水果识别数据集	2,611张	图片智能零售/智慧农业	点击查看
🚁 无人机目标检测数据集	14,751张	无人机检测/航拍图像	点击查看
🚬 吸烟行为检测数据集	2,108张	公共场所禁烟监控/健康行为研究	点击查看

📌 每篇文章附带模型指标、训练思路与推理部署建议，欢迎点赞收藏支持~

🚛 Detección de carpa 2 Computer Vision Project

📌 数据集概览

本项目是一个专注于卡车（Carpas）检测的计算机视觉数据集，主要用于训练深度学习模型以识别和检测不同类型的卡车及其状态。该数据集包含 323 张图像，适用于目标检测任务。

• 图像数量：700 张
• 类别数：3 类
• 适用任务：目标检测（Object Detection）
• 适配模型：YOLOv5、YOLOv8、Faster R-CNN、SSD 等主流框架

包含类别

类别	英文名称	描述
Volquete con encarparado	Truck with Encarparado	带有特定装载结构的卡车
Volquete sin encarparado	Truck without Encarparado	不带特定装载结构的卡车
Other Trucks	其他卡车	其他类型的卡车

数据集涵盖了多种卡车类型和场景，能够帮助模型在复杂环境中准确识别和区分不同类型的卡车。

🎯 应用场景

该数据集非常适用于以下场景与研究方向：

• 交通运输管理
  自动识别和统计不同类型卡车的数量，辅助交通管理和物流优化。

• 智能监控系统
  提升监控系统的智能化水平，自动分类和记录捕获的卡车图像。

• 道路安全监测
  监测道路上的卡车活动，预防交通事故并制定防护措施。

• 工业物流研究
  支持卡车行为分析、运输模式研究以及物流效率评估。

• 智慧城市管理
  城市管理部门监控卡车分布，维护交通秩序和城市环境。

• 实时交通预警
  实时监测卡车活动，为驾驶员提供道路安全预警。

🖼 数据样本展示

以下展示部分数据集内的样本图片（均带有目标检测框）：

数据集包含多种真实场景下的图像：

• 白天和夜间场景：涵盖不同光照条件下的卡车图像
• 多种环境背景：城市道路、高速公路、工业区等不同场景
• 不同距离和角度：远距离全身、近距离特写等多样化视角
• 单只和群体：包含单个卡车和多辆卡车同框的复杂场景

场景涵盖昼夜不同时段、多种天气条件、不同季节的道路环境，数据多样性优秀，特别适合训练鲁棒性强的卡车检测模型。

🔧 使用建议

1. 数据预处理优化

   • 针对夜间图像进行专门的预处理：增强对比度、去除噪声
   • 考虑图像尺寸标准化（推荐 640x640 或 832x832）
   • 应用适合道路环境的数据增强：亮度调整、模糊处理、随机裁剪

2. 模型训练策略

   • 利用预训练权重进行迁移学习，特别是在 COCO 数据集上预训练的模型
   • 考虑多尺度训练以应对不同距离的卡车检测
   • 针对夜间图像可以单独训练专用模型

3. 实际部署考虑

   • 边缘设备优化：针对车载相机设备进行模型轻量化
   • 实时处理能力：优化推理速度以支持实时监控需求
   • 低功耗设计：考虑电池供电设备的能耗限制

4. 应用场景适配

   • 车载摄像头集成：与车载监控系统无缝集成
   • 移动端部署：支持智能手机和平板电脑的现场识别
   • 云端批处理：大规模图像数据的批量处理和分析

5. 性能监控与改进

   • 建立不同环境条件下的性能基准测试
   • 收集困难样本（恶劣天气、遮挡严重等）进行模型强化
   • 定期更新模型以适应新的地理区域和卡车行为模式

🌟 数据集特色

• 高质量标注：专业的交通运输专家参与标注工作
• 环境多样性：涵盖不同道路环境和地理条件
• 时间跨度广：包含不同季节和时间段的数据
• 技术兼容性：支持主流深度学习框架和部署平台
• 持续更新：定期增加新的卡车类型和场景数据

📈 商业价值

该数据集在以下商业领域具有重要价值：

• 智能交通制造商：提升产品的卡车识别准确率
• 物流公司：自动化卡车调度和物流追踪
• 道路安全咨询公司：支持道路安全评估和事故预防
• 智慧城市解决方案提供商：开发智能化交通管理系统

🔗 技术标签

计算机视觉 目标检测 卡车识别 交通运输 夜间成像 YOLO 智能监控 边缘计算 物流管理

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注意: 本数据集适用于研究、教育和商业用途。使用时请遵守相关法律法规，确保数据使用符合伦理要求。建议在实际应用中结合专业的交通知识进行结果验证。

YOLOv8 训练实战

本教程介绍如何使用 YOLOv8 对目标进行识别与检测。涵盖环境配置、数据准备、训练模型、模型推理和部署等全过程。

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📦 1. 环境配置

建议使用 Python 3.8+，并确保支持 CUDA 的 GPU 环境。

# 创建并激活虚拟环境（可选）
python -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate  # Windows 用户使用 yolov8_env\Scripts\activate

安装 YOLOv8 官方库 ultralytics

pip install ultralytics

📁 2. 数据准备

2.1 数据标注格式（YOLO）

每张图像对应一个 .txt 文件，每行代表一个目标，格式如下：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

所有值为相对比例（0~1）。

类别编号从 0 开始。

2.2 文件结构示例

datasets/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

2.3 创建 data.yaml 配置文件

path: ./datasets
train: images/train
val: images/valnc: 11
names: ['Bent_Insulator', 'Broken_Insulator_Cap', '', ...]

🚀 3. 模型训练

YOLOv8 提供多种模型：yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x。可根据设备性能选择。

yolo detect train \model=yolov8s.pt \data=./data.yaml \imgsz=640 \epochs=50 \batch=16 \project=weed_detection \name=yolov8s_crop_weed

参数	类型	默认值	说明
model	字符串	-	指定基础模型架构文件或预训练权重文件路径（.pt/.yaml）
data	字符串	-	数据集配置文件路径（YAML 格式），包含训练/验证路径和类别定义
imgsz	整数	640	输入图像的尺寸（像素），推荐正方形尺寸（如 640x640）
epochs	整数	100	训练总轮次，50 表示整个数据集会被迭代 50 次
batch	整数	16	每个批次的样本数量，值越大需要越多显存
project	字符串	-	项目根目录名称，所有输出文件（权重/日志等）将保存在此目录下
name	字符串	-	实验名称，用于在项目目录下创建子文件夹存放本次训练结果

关键参数补充说明：

1. model=yolov8s.pt

   • 使用预训练的 YOLOv8 small 版本（平衡速度与精度）
   • 可用选项：yolov8n.pt(nano)/yolov8m.pt(medium)/yolov8l.pt(large)

2. data=./data.yaml

   # 典型 data.yaml 结构示例
   path: ../datasets/weeds
   train: images/train
   val: images/val
   names:0: Bent_Insulator1: Broken_Insulator_Cap2: ...3: ...
   

📈 4. 模型验证与测试

4.1 验证模型性能

yolo detect val \model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \data=./data.yaml

参数	类型	必需	说明
model	字符串	是	要验证的模型权重路径（通常为训练生成的 best.pt 或 last.pt）
data	字符串	是	与训练时相同的 YAML 配置文件路径，需包含验证集路径和类别定义

关键参数详解

1. model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt

   • 使用训练过程中在验证集表现最好的模型权重（best.pt）
   • 替代选项：last.pt（最终epoch的权重）
   • 路径结构说明：

     runs/detect/
     └── [训练任务名称]/└── weights/├── best.pt   # 验证指标最优的模型└── last.pt   # 最后一个epoch的模型
     

2. data=./data.yaml

   • 必须与训练时使用的配置文件一致
   • 确保验证集路径正确：

     val: images/val  # 验证集图片路径
     names:0: crop1: weed
     

常用可选参数

参数	示例值	作用
batch	16	验证时的批次大小
imgsz	640	输入图像尺寸（需与训练一致）
conf	0.25	置信度阈值（0-1）
iou	0.7	NMS的IoU阈值
device	0/cpu	选择计算设备
save_json	True	保存结果为JSON文件

典型输出指标

Class     Images  Instances      P      R      mAP50  mAP50-95
all        100       752      0.891  0.867    0.904    0.672
crop       100       412      0.912  0.901    0.927    0.701
weed       100       340      0.870  0.833    0.881    0.643

4.2 推理测试图像

yolo detect predict \model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \source=./datasets/images/val \save=True

🧠 5. 自定义推理脚本（Python）

from ultralytics import YOLO
import cv2# 加载模型
model = YOLO('runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt')# 推理图像
results = model('test.jpg')# 可视化并保存结果
results[0].show()
results[0].save(filename='result.jpg')

🛠 6. 部署建议

✅ 本地运行：通过 Python 脚本直接推理。

🌐 Web API：可用 Flask/FastAPI 搭建检测接口。

📦 边缘部署：YOLOv8 支持导出为 ONNX，便于在 Jetson、RKNN 等平台上部署。

导出示例：

yolo export model=best.pt format=onnx

📌 总结流程

阶段	内容
✅ 环境配置	安装 ultralytics, PyTorch 等依赖
✅ 数据准备	标注图片、组织数据集结构、配置 YAML
✅ 模型训练	使用命令行开始训练 YOLOv8 模型
✅ 验证评估	检查模型准确率、mAP 等性能指标
✅ 推理测试	运行模型检测实际图像目标
✅ 高级部署	导出模型，部署到 Web 或边缘设备