[{"@type":"PropertyValue","name":"Größe der Daten","value":"759,429 Blätter, 5,796,265 Rahmen"},{"@type":"PropertyValue","name":"Akquisitionsumgebung","value":"Tiefgaragen, oberirdische Parkplätze, Eingangs-/Ausgangstore, Straßen im Freien (Autobahnen, Stadtstraßen usw.)"},{"@type":"PropertyValue","name":"Vielfalt der Sammlung","value":"Verschiedene Überwachungsszenarien, verschiedene Zeiträume, verschiedene Kameras, unterschiedliche Fahrzeugverteilung (dicht, spärlich)"},{"@type":"PropertyValue","name":"Erfassungsgeräte","value":"Überwachungskameras, Mobiltelefone (wenige)"},{"@type":"PropertyValue","name":"Aufnahmewinkel","value":"Blick von oben, Blick von vorne"},{"@type":"PropertyValue","name":"Erfassungszeit","value":"Tag, Nacht"},{"@type":"PropertyValue","name":"Datenformat","value":"Bildformat: .jpg, Markierungsdateiformat: .json"},{"@type":"PropertyValue","name":"Inhalt des Markups","value":"Beschrifteter rechteckiger Kasten der Karosserie, Fahrzeugtyp-Attribute"},{"@type":"PropertyValue","name":"Genauigkeit","value":"Der Rahmen für die Karosserieinspektion ist qualifiziert, wenn der Versatz um den Rahmen nicht mehr als drei Pixel beträgt und die Durchlassrate des Inspektionsrahmens nicht weniger als 97% beträgt."}]
{"id":1219,"datatype":"1","titleimg":"https://de.nexdata.ai/shujutang/static/image/index/datatang_tuxiang_default.webp","type1":"147","type1str":null,"type2":"148","type2str":null,"dataname":"759,429 Bilder-Fahrzeugerkennungsdaten in Überwachungsszenen","datazy":[{"title":"Größe der Daten","desc":"Größe der Daten","content":"759,429 Blätter, 5,796,265 Rahmen"},{"title":"Akquisitionsumgebung","desc":"Akquisitionsumgebung","content":"Tiefgaragen, oberirdische Parkplätze, Eingangs-/Ausgangstore, Straßen im Freien (Autobahnen, Stadtstraßen usw.)"},{"title":"Vielfalt der Sammlung","desc":"Vielfalt der Sammlung","content":"Verschiedene Überwachungsszenarien, verschiedene Zeiträume, verschiedene Kameras, unterschiedliche Fahrzeugverteilung (dicht, spärlich)"},{"title":"Erfassungsgeräte","desc":"Erfassungsgeräte","content":"Überwachungskameras, Mobiltelefone (wenige)"},{"title":"Aufnahmewinkel","desc":"Aufnahmewinkel","content":"Blick von oben, Blick von vorne"},{"title":"Erfassungszeit","desc":"Erfassungszeit","content":"Tag, Nacht"},{"title":"Datenformat","desc":"Datenformat","content":"Bildformat: .jpg, Markierungsdateiformat: .json"},{"title":"Inhalt des Markups","desc":"Inhalt des Markups","content":"Beschrifteter rechteckiger Kasten der Karosserie, Fahrzeugtyp-Attribute"},{"title":"Genauigkeit","desc":"Genauigkeit","content":"Der Rahmen für die Karosserieinspektion ist qualifiziert, wenn der Versatz um den Rahmen nicht mehr als drei Pixel beträgt und die Durchlassrate des Inspektionsrahmens nicht weniger als 97% beträgt."}],"datatag":"Vehicles,Surveillance Scenes","technologydoc":null,"downurl":null,"datainfo":null,"standard":null,"dataylurl":null,"flag":null,"publishtime":null,"createby":null,"createtime":null,"ext1":null,"samplestoreloc":null,"hosturl":null,"datasize":null,"industryPlan":null,"keyInformation":"","samplePresentation":[],"officialSummary":"759,429 Überwachungsszenarien für die Erfassung von Fahrzeugerkennungsdaten sind Tiefgaragen, oberirdische Parkplätze, Ein- und Ausfahrtstore und Straßen im Freien (Autobahnen, Stadtstraßen usw.). Die Datenvielfalt umfasst verschiedene Überwachungsszenarien, verschiedene Zeiträume, verschiedene Kameras und eine unterschiedliche Verteilung der Fahrzeuge (dicht oder spärlich). Was die Beschriftung betrifft, so werden die Attribute „rechteckiger Kasten“ und „Fahrzeugtyp“ beschriftet. Die Daten können für Aufgaben wie die Fahrzeugerkennung in Überwachungsszenarien verwendet werden.","dataexampl":null,"datakeyword":["Fahrzeugerkennungsdaten"," intelligente Überwachungsdaten"," Sicherheitsdaten"],"isDelete":null,"ids":null,"idsList":null,"datasetCode":null,"productStatus":null,"tagTypeEn":"Task Type,Modalities","tagTypeZh":null,"website":null,"samplePresentationList":null,"datazyList":null,"keyInformationList":null,"dataexamplList":null,"bgimg":null,"datazyScriptList":null,"datakeywordListString":null,"sourceShowPage":"computer","dataShowType":"[{\"code\":\"0\",\"language\":\"ZH\"},{\"code\":\"1\",\"language\":\"ZH\"},{\"code\":\"2\",\"language\":\"EN,JP,PT,DE\"},{\"code\":\"3\",\"language\":\"EN\"},{\"code\":\"4\",\"language\":\"JP\"}]","productNameEn":"759,429 Images - Vehicles Detection Data in Surveillance Scenes","BGimg":"","voiceBg":["/shujutang/static/image/comm/audio_bg.webp","/shujutang/static/image/comm/audio_bg2.webp","/shujutang/static/image/comm/audio_bg3.webp","/shujutang/static/image/comm/audio_bg4.webp","/shujutang/static/image/comm/audio_bg5.webp"]}
https://de.nexdata.ai/shujutang/static/image/index/datatang_tuxiang_default.webp
[]
759,429 Bilder-Fahrzeugerkennungsdaten in Überwachungsszenen
Fahrzeugerkennungsdaten
intelligente Überwachungsdaten
Sicherheitsdaten
759,429 Überwachungsszenarien für die Erfassung von Fahrzeugerkennungsdaten sind Tiefgaragen, oberirdische Parkplätze, Ein- und Ausfahrtstore und Straßen im Freien (Autobahnen, Stadtstraßen usw.). Die Datenvielfalt umfasst verschiedene Überwachungsszenarien, verschiedene Zeiträume, verschiedene Kameras und eine unterschiedliche Verteilung der Fahrzeuge (dicht oder spärlich). Was die Beschriftung betrifft, so werden die Attribute „rechteckiger Kasten“ und „Fahrzeugtyp“ beschriftet. Die Daten können für Aufgaben wie die Fahrzeugerkennung in Überwachungsszenarien verwendet werden.
Dies ist ein kostenpflichtiger Datensatz für kommerzielle Zwecke, Forschungszwecke und mehr. Lizenzierte, fertige Datensätze helfen, KI-Projekte in Gang zu bringen.
![Spezifikationen]()
Spezifikationen
Größe der Daten
759,429 Blätter, 5,796,265 Rahmen
Akquisitionsumgebung
Tiefgaragen, oberirdische Parkplätze, Eingangs-/Ausgangstore, Straßen im Freien (Autobahnen, Stadtstraßen usw.)
Vielfalt der Sammlung
Verschiedene Überwachungsszenarien, verschiedene Zeiträume, verschiedene Kameras, unterschiedliche Fahrzeugverteilung (dicht, spärlich)
Erfassungsgeräte
Überwachungskameras, Mobiltelefone (wenige)
Aufnahmewinkel
Blick von oben, Blick von vorne
Datenformat
Bildformat: .jpg, Markierungsdateiformat: .json
Inhalt des Markups
Beschrifteter rechteckiger Kasten der Karosserie, Fahrzeugtyp-Attribute
Genauigkeit
Der Rahmen für die Karosserieinspektion ist qualifiziert, wenn der Versatz um den Rahmen nicht mehr als drei Pixel beträgt und die Durchlassrate des Inspektionsrahmens nicht weniger als 97% beträgt.
![Probe]()
Probe
![Empfohlene Datensätze]()
Empfohlener Datensatz
Nennen Sie uns Ihre besonderen Bedürfnisse
b4fb3069-c5b7-4daf-88ba-95baaf620834
Spezifikationen
Probe
Empfohlener Datensatz
