爱加猫

核心特点

1. 场景多样性
   数据涵盖工地出入口、城市道路、夜间施工等典型场景，包含渣土车静态停放、动态运输及复杂干扰（如扬尘、车辆遮挡）状态，确保模型适应实际环境的多变需求。

2. 精细化标注

   • 目标检测标注：采用 YOLO 格式标注文件，标注类别为渣土车整体边界框（trigcar），部分版本扩展至车牌识别（license_plate），支持联合检测与文本识别任务。
   • 属性标注：部分数据补充车辆装载状态（空载/满载）、车身反光标识完整性等标签，适配多任务学习需求。

3. 技术适配性
   数据集已验证与 YOLOv5、Faster R-CNN 等主流框架兼容，基线测试中 YOLOv5 模型达到 mAP@0.5=90% 以上，推理速度满足实时监控需求（160 FPS）。数据预处理脚本支持尺寸归一化与光照增强，降低部署门槛。

应用价值

• 智能交通监管：实时识别渣土车违规行为（如超载、未密闭运输），联动执法系统生成预警记录，减少道路污染与安全隐患。
• 环保执法支持：通过图像分析渣土车篷布覆盖状态，辅助环保部门追踪扬尘污染源头，提升执法效率。
• 算法研究：为小目标检测（车牌）、低光照场景泛化等前沿方向提供数据支撑，推动渣土车识别技术向高精度、低延迟发展。

数据集已应用于多个城市智慧监管项目，结合 GPS 轨迹追踪与视频分析技术，实现渣土车运输全流程闭环管理。通过开放数据接口，支持与 GIS 系统、智能分析平台无缝集成，助力城市治理数字化升级。