Guida autonoma – Set di dati sul comportamento del conducente all'interno dell'auto
Migliora i modelli di intelligenza artificiale con i migliori set di dati di immagini e video di macchine industriali.
Caso d'uso: Guida autonoma / CV
Formato: Immagini
Count: 9,612
Annotazione: Non
Descrizione: Progetto di raccolta di interni auto: raccolta di set di dati di immagini - analisi del comportamento del conducente
Caso d'uso: Guida autonoma / CV
Formato: Video
Count: 48,022
Annotazione: Non
Descrizione: Video dataset di auto danneggiate (di lieve entità) Video walkaround a 360°
Caso d'uso: Guida autonoma / CV
Formato: Immagini
Count: 8,014
Annotazione: Non
Descrizione: Set di dati di targhe (Stati Uniti, Canada, Messico) Annotazione basata sulle specifiche dei clienti
Caso d'uso: Guida autonoma / CV
Formato: Immagini
Count: 3,000
Annotazione: Non
Descrizione: Il set di dati Vehicle License Plate Images (US) contiene diverse immagini di auto con targhe visibili, che supportano la guida autonoma, il monitoraggio del traffico e le applicazioni di visione artificiale, come il rilevamento e il riconoscimento delle targhe.
Caso d'uso: Set di dati di identificazione del punto chiave dell'auto
Formato: Immagine
Count: 25k
Annotazione: Si
Descrizione: Il "Car Key Point Identification Dataset" è progettato per applicazioni nell'intrattenimento visivo e nella guida autonoma, con una raccolta di immagini raccolte su Internet con una risoluzione di 640 x 512 pixel. Questo dataset impiega bounding box per identificare le auto target e annota 14 punti chiave su ciascun veicolo, inclusi i quattro punti superiori, le quattro luci, le quattro ruote e le aree dei vetri sul lato anteriore e sinistro, fornendo dati dettagliati per attività di modellazione e riconoscimento delle auto.
Caso d'uso: Set di dati di segmentazione delle parti della scheda danneggiate
Formato: Immagine
Count: 1,000
Annotazione: Si
Descrizione: Il "Dataset di segmentazione delle parti di cartone danneggiato" è una raccolta di nicchia su misura per il settore manifatturiero, in particolare nella produzione di legno e pannelli. Presenta immagini raccolte su Internet con risoluzioni elevate che vanno da 3024 x 4032 a 2048 x 5750 pixel. Questo set di dati si concentra sulla segmentazione semantica di vari tipi di danni alle tavole, tra cui crepe, danni da insetti e decadimento, aiutando nel controllo di qualità e nei processi di produzione.
Caso d'uso: Processo di richiesta di assicurazione
Formato: avi, mkv, mov, mp4, mp5
Count: 48366
Annotazione: Non
Descrizione: Video di camminate a 360 gradi di auto con danni a un'andatura normale e costante con parte superiore e inferiore sempre visibili Danni: graffi, ammaccature, ammaccature o crepe di lunghezza maggiore di una pallina da golf Danni al pannello esterno: paraurti, paraurti, quarti pannelli, porte, cappe e bauli Ubicazione: Asia, Stati Uniti, Canada ed Europa
Registratore: Fotocamera mobile
Condizione di registrazione: Condizioni di illuminazione mista
Caso d'uso: Processo di richiesta di assicurazione
Formato: .jpg
Count: 3958
Annotazione: Si
Descrizione: Oltre 490 auto e 3958 foto di auto con immagini annotate (insieme a metadati) di auto danneggiate. Copre tutti i lati dell'auto (8 foto per ogni auto) - Casi d'uso del processo di richiesta di risarcimento assicurativo.
Registratore: Fotocamera mobile
Condizione di registrazione: Condizioni di illuminazione mista
Caso d'uso: Classificazione della fiamma di fusione dei metalli industriali
Formato: Immagine
Count: 41k
Annotazione: Si
Descrizione: Il "dataset di classificazione delle fiamme di fusione dei metalli industriali" è progettato per il settore industriale e presenta una raccolta di immagini raccolte su Internet di fiamme di fusione dei metalli, tutte con una risoluzione di 350 x 350 pixel. Questo set di dati è dedicato alla classificazione delle immagini delle fiamme in 10 categorie, tra cui sovraesposizione, fumo nero, massa del fuoco, scintille e varie intensità di salti e spruzzi di scorie, fornendo dati cruciali per il monitoraggio e l'ottimizzazione dei processi di fusione.
Caso d'uso: Set di dati sulla segmentazione dei difetti delle parti della macchina
Formato: Immagine
Count: 120k
Annotazione: Si
Descrizione: Il "Set di dati sulla segmentazione dei difetti delle parti della macchina" è progettato per l'industria manifatturiera ed è costituito da immagini raccolte su Internet, tutte con una risoluzione di 1000 x 1000 pixel. Questo set di dati si concentra sulla segmentazione binaria per identificare i difetti bianchi sulle parti della macchina, fornendo annotazioni chiare che evidenziano le aree di interesse per i processi di controllo qualità e ispezione.
Caso d'uso: Set di dati sulla segmentazione delle parti della macchina
Formato: Immagine
Count: 2.3k
Annotazione: Si
Descrizione: Il "set di dati sulla segmentazione delle parti di macchine" è personalizzato per il settore manifatturiero e presenta una raccolta di immagini raccolte su Internet con una risoluzione di 2048 x 1536 pixel. Questo set di dati è specializzato nella segmentazione semantica, nei poligoni e nelle annotazioni dei punti chiave, concentrandosi sull'annotazione dei contorni delle posizioni di lavorazione all'interno delle immagini a raggi X delle parti della macchina, facilitando l'analisi e l'ispezione precise nei processi di produzione.
Caso d'uso: Set di dati sull'etichettatura delle linee ferroviarie
Formato: Immagine
Count: 3k
Annotazione: Si
Descrizione: Il "set di dati sull'etichettatura delle linee ferroviarie" è progettato su misura per applicazioni industriali e presenta una raccolta di immagini raccolte su Internet con una risoluzione di 1920 x 1080 pixel. Questo set di dati è specializzato nell'etichettatura dettagliata delle linee ferroviarie, comprese le svolte e le unioni, utilizzando annotazioni poligonali. Inoltre, i treni all'interno di queste immagini sono etichettati con riquadri di delimitazione. Il set di dati si concentra specificamente sulle reti ferroviarie raccolte da Wuhan, fornendo un contesto localizzato per l’analisi delle linee ferroviarie e il rilevamento dei treni.
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