Direção Autônoma – Conjunto de Dados de Comportamento do Motorista no Interior do Carro
Aprimore modelos de IA com os melhores conjuntos de dados de imagens e vídeos de máquinas industriais.
Caso de uso: Condução Autônoma / CV
Formato: Imagens
Contar: 9,612
Anotação: Não
Descrição: Projeto de coleta de interiores de automóveis: coleta de conjuntos de dados de imagens - análise do comportamento do motorista
Caso de uso: Condução Autônoma / CV
Formato: Vídeos
Contar: 48,022
Anotação: Não
Descrição: Conjunto de dados de vídeo de carros danificados (menores) Vídeos de inspeção de carros em 360°
Caso de uso: Condução Autônoma / CV
Formato: Imagens
Contar: 8,014
Anotação: Não
Descrição: Conjunto de dados de placas de veículos (EUA, Canadá, México) Anotação baseada nas especificações do cliente
Caso de uso: Condução Autônoma / CV
Formato: Imagens
Contar: 3,000
Anotação: Não
Descrição: O conjunto de dados Vehicle License Plate Images (US) contém diversas imagens de carros com placas visíveis, dando suporte a aplicações de direção autônoma, monitoramento de tráfego e visão computacional, como detecção e reconhecimento de placas.
Caso de uso: Conjunto de dados de identificação de pontos-chave do carro
Formato: Imagem
Contar: 25k
Anotação: Sim
Descrição: O "Car Key Point Identification Dataset" foi projetado para aplicações em entretenimento visual e direção autônoma, apresentando uma coleção de imagens coletadas pela internet com uma resolução de 640 x 512 pixels. Este conjunto de dados emprega caixas delimitadoras para identificar carros-alvo e anota 14 pontos-chave em cada veículo, incluindo os quatro pontos superiores, as quatro luzes, as quatro rodas e as áreas de vidro na parte frontal e esquerda, fornecendo dados detalhados para tarefas de modelagem e reconhecimento de carros.
Caso de uso: Conjunto de dados de segmentação de peças de placa danificada
Formato: Imagem
Contar: 1,000
Anotação: Sim
Descrição: O "Conjunto de dados de segmentação de peças de placas danificadas" é uma coleção de nicho adaptada ao setor manufatureiro, especialmente na produção de madeira e placas. Possui imagens coletadas na Internet com altas resoluções variando de 3024 x 4032 a 2048 x 5750 pixels. Este conjunto de dados concentra-se na segmentação semântica de vários tipos de danos em placas, incluindo rachaduras, danos causados por insetos e deterioração, auxiliando no controle de qualidade e nos processos de fabricação.
Caso de uso: Processo de Reivindicação de Seguro
Formato: avi, mkv, mov, mp4, mp5
Contar: 48366
Anotação: Não
Descrição: Vídeos de caminhada em 360 graus de carros com danos em um ritmo normal e constante, com a parte superior e inferior sempre visíveis. painéis, portas, capôs e porta-malas Localização: Ásia, EUA, Canadá e Europa
Dispositivo de gravação: Câmera móvel
Condição de Gravação: Condições de iluminação mista
Caso de uso: Processo de Reivindicação de Seguro
Formato: . Jpg
Contar: 3958
Anotação: Sim
Descrição: Mais de 490 carros e 3958 fotos de carros com imagens anotadas (junto com metadados) de carros danificados. Cobre todos os lados do carro (8 fotos para cada carro) - Casos de uso do processo de reivindicação de seguro.
Dispositivo de gravação: Câmera móvel
Condição de Gravação: Condições de iluminação mista
Caso de uso: Classificação de chama de fundição de metal industrial
Formato: Imagem
Contar: 41k
Anotação: Sim
Descrição: O "Conjunto de dados de classificação de chamas de fundição de metal industrial" foi projetado para o setor industrial, apresentando uma coleção de imagens de chamas de fundição de metal coletadas na Internet, todas com resolução de 350 x 350 pixels. Este conjunto de dados é dedicado à classificação de imagens de chamas em 10 categorias, incluindo superexposição, fumaça preta, massa de fogo, faíscas e diversas intensidades de saltos e respingos de escória, fornecendo dados cruciais para monitoramento e otimização de processos de fundição.
Caso de uso: Conjunto de dados de segmentação de defeitos de peças de máquinas
Formato: Imagem
Contar: 120k
Anotação: Sim
Descrição: O "Conjunto de dados de segmentação de defeitos de peças de máquinas" foi projetado para a indústria de manufatura, consistindo em imagens coletadas na Internet, todas com resolução de 1000 x 1000 pixels. Este conjunto de dados concentra-se na segmentação binária para identificar defeitos brancos em peças de máquinas, fornecendo anotações claras que destacam áreas de preocupação para processos de controle de qualidade e inspeção.
Caso de uso: Conjunto de dados de segmentação de peças de máquinas
Formato: Imagem
Contar: 2.3k
Anotação: Sim
Descrição: O "Conjunto de dados de segmentação de peças de máquinas" é feito sob medida para o setor de manufatura, apresentando uma coleção de imagens coletadas na Internet com resolução de 2048 x 1536 pixels. Este conjunto de dados é especializado em segmentação semântica, polígonos e anotações de pontos-chave, com foco na anotação de contorno de posições de usinagem em imagens de raios X de peças de máquinas, facilitando análise e inspeção precisas em processos de fabricação.
Caso de uso: Conjunto de dados de rotulagem de linhas ferroviárias
Formato: Imagem
Contar: 3k
Anotação: Sim
Descrição: O "Rail Line Labeling Dataset" é adaptado para aplicações industriais, apresentando uma coleção de imagens coletadas na Internet com resolução de 1920 x 1080 pixels. Este conjunto de dados é especializado na rotulagem detalhada de linhas ferroviárias, incluindo suas curvas e fusões, usando anotações poligonais. Além disso, os trens nessas imagens são rotulados com caixas delimitadoras. O conjunto de dados concentra-se especificamente nas redes ferroviárias coletadas em Wuhan, fornecendo um contexto localizado para análise de linhas ferroviárias e detecção de trens.
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