Linly-Talker姿态稳定性优化：减少抖动提升观感舒适度
2025/12/21 3:30:35
该数据集专注于非法倾倒场景的计算机视觉任务，为相关深度学习模型开发提供基础数据支撑。
类别
Classes (7) 类别（7） dump 垃圾场 furniture 家具 mattress 床垫 pallet 托盘 rubbish 垃圾 trolley 手推车 tyre 轮胎数据集核心信息
| 信息类别 | 详情 |
|---|---|
| 数据集类别 | 目标检测类数据集，包含 7 个细分类别：dump（垃圾场）、furniture（家具）、mattress（床垫）、pallet（托盘）、rubbish（垃圾）、trolley（手推车）、tyre（轮胎） |
| 数据数量 | 共 2198 张图像，可满足基础目标检测模型的训练、验证与测试需求 |
| 数据集格式种类 | 以图像格式为主，适配主流深度学习框架的输入要求，可直接用于模型数据预处理环节 |
| 最重要的应用价值 | 1. 助力城市环境智能监管，实现非法倾倒行为自动识别；2. 支撑环保执法证据采集，明确倾倒物品类型；3. 推动智能环保技术研发，优化检测算法性能 |
数据三要素概述
一、类别设计
覆盖非法倾倒场景核心物品：针对日常非法倾倒中常见的垃圾场、家具、床垫等 7 类物品，分类精准且贴合实际应用场景。
适配目标检测任务：类别划分清晰，可有效帮助模型学习不同倾倒物的外观特征，避免类别混淆。
二、数据数量
样本规模充足：2198 张图像为模型训练提供了丰富的样本基础，减少因数据量不足导致的模型过拟合问题。
满足基础开发需求：可支撑中小规模目标检测模型的开发与优化，为算法迭代提供数据保障。
三、应用价值
城市治理层面：集成到监控系统后，能替代部分人工巡检工作，提升非法倾倒行为的发现效率。
环保执法层面：为执法人员提供可视化的物品识别结果，辅助快速判定非法倾倒规模与性质。
技术研发层面：为科研人员和企业提供标准化的非法倾倒场景数据，推动相关检测技术的创新。