AI智能监控 无人机河道巡检数据集 非法垂钓图像数据集 江边钓鱼识别报警数据集 高清河道巡检图像数据集 yolo 第10298期

张开发
• 2026/4/10 17:23:29 • 15 分钟阅读

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AI智能监控 无人机河道巡检数据集 非法垂钓图像数据集 江边钓鱼识别报警数据集 高清河道巡检图像数据集 yolo 第10298期
河边/江边非法垂钓巡检数据集说明一、数据集核心信息表项目具体内容数据集名称河边/江边非法垂钓高清监控巡检数据集数据来源沿江/沿河高清监控摄像头实拍、巡检人员移动设备采集覆盖不同时段/天气数据总量有效标注样本1500原始视频帧/图片约2000张标注工具LabelmeJSON格式标注支持一键转换为训练/部署格式标注标签两类核心标签1. 鱼竿含手竿、海竿、路亚竿等不同类型2. 人垂钓人员区分站立/蹲坐/走动状态数据格式训练格式JPG图片 JSON标注部署格式ONNX适配边缘计算/监控端部署场景覆盖白天、单人/多人垂钓等12类场景数据分辨率高清级别1080P/4K满足远距离垂钓行为识别需求标注精度标签框定位误差≤2像素标签分类准确率99.5%以上适用场景河道管理巡检、智慧水利监控、非法垂钓AI识别系统部署二、数据集特征与价值描述该数据集聚焦河边/江边非法垂钓场景的核心识别目标以“鱼竿”和“人”为核心标注标签1500精准标注样本覆盖了自然环境下的多样化干扰因素——例如水面反光、植被遮挡、不同鱼竿长度/颜色、人员衣着差异等解决了传统监控数据中目标特征不统一、识别难度大的问题。Labelme标注格式兼具易用性和兼容性既支持算法工程师快速开展模型训练也可通过格式转换适配ONNX部署需求满足边缘端如河道巡检终端、监控摄像头内嵌AI模块的轻量化部署场景无需依赖云端算力实现非法垂钓行为的实时识别。数据集的场景设计贴合实际巡检需求不仅包含常规的白天晴天垂钓样本还补充了夜间搭配头灯/手电照明、雨天雨衣遮挡等低辨识度场景数据大幅提升AI模型的泛化能力。针对“鱼竿”标签细分了不同垂钓工具的特征标注针对“人”标签则关联了垂钓动作持竿、抛竿、收线让模型不仅能识别目标存在还能判断垂钓行为是否发生为河道管理部门提供从“目标检测”到“行为判定”的完整数据支撑。从落地应用角度ONNX部署格式适配主流的边缘计算硬件如NVIDIA Jetson、海康/大华智能摄像头结合1500标注样本训练的模型可实现非法垂钓行为的秒级告警替代传统人工巡检的低效模式。数据集还预留了标签扩展空间可根据管理需求新增“鱼护”“钓箱”等关联标签进一步完善非法垂钓行为的全要素识别为智慧水利建设提供标准化、高质量的基础数据支撑。

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