机器人街道垃圾识别数据集 机器狗香烟识别目标检测 机器图像狗巡检数据集 YOLO数据集第10823期

机器狗香烟识别目标检测YOLO数据集项目详情任务类型目标检测类别数量1分类类别名称香烟图片总量100张数据集划分7:1:2分配 训练集70张 验证集10张 测试集20张标注格式YOLO txt格式、VOC xml格式可直接用于模型训练应用领域机器狗巡检识别、禁烟区域监测、安防智能识别、室内违规抽烟检测、移动机器人视觉感知数据集简介该数据集为机器狗巡检场景香烟目标检测数据集适配移动巡检机器狗搭载摄像头采集的画面。针对香烟目标做框选标注包含不同摆放位置、不同光照环境、部分遮挡等真实巡检场景图像适配机器人第一视角拍摄特点。标注优势标注结果可直接用于 YOLO 系列目标检测模型训练无需额外格式转换极大降低数据准备成本。数据集标注质量稳定边界框贴合香烟本体能够在小目标、复杂背景干扰下区分香烟与其他细长类物体减少误检。模型训练效果使用 YOLO26 完成训练后模型检测精度表现良好机器狗端部署后可以快速识别画面内的香烟目标。数据集包含室内、走廊等多种巡检背景便于模型适应机器狗移动拍摄带来的画面抖动、角度变化等问题。数据集划分与拓展用途支持训练集、验证集、测试集按 7:1:2 科学划分图片总数充足方便用户复现训练流程并对比不同算法效果。该数据集可进一步用于园区禁烟管控、机房安防巡检、移动机器人智能感知、室内安全监管等多项延伸任务。YOLO配置文件# 目标检测数据集配置 names: 0: 香烟YOLO26训练代码示例from ultralytics import YOLO # 加载YOLO26目标检测模型 model YOLO(yolo26n.pt) # 启动模型训练 model.train( data数据集配置.yaml, epochs100, imgsz640, batch8 )#香烟识别 #目标检测 #机器狗巡检 #安防监测 #机器人视觉