[{"@type":"PropertyValue","name":"Volume des données","value":"600 000 images"},{"@type":"PropertyValue","name":"Environnement de collecte","value":"Routes extérieures (autoroutes, barrières routières, routes urbaines, etc.)"},{"@type":"PropertyValue","name":"Variété de captures","value":"Couvrant différentes caméras, divers scènes extérieurs et plusieurs plages horaires."},{"@type":"PropertyValue","name":"Appareils de collecte","value":"Caméras de surveillance"},{"@type":"PropertyValue","name":"Angle de prise de son","value":"Vue plongeante, vue horizontale"},{"@type":"PropertyValue","name":"Période de collecte","value":"Jour, nuit"},{"@type":"PropertyValue","name":"Format des données","value":"Format des données d'image : .jpg, format des fichiers d'annotation : .json"},{"@type":"PropertyValue","name":"Contenu d'annotation","value":"Cadre rectangulaire autour du véhicule"},{"@type":"PropertyValue","name":"Précision","value":"Le cadre rectangulaire autour du véhicule ne doit pas présenter un écart supérieur à trois pixels pour être considéré comme correct, le taux de détection correct ne doit pas être inférieur à 97 %."}]
{"id":1111,"datatype":"1","titleimg":"https://fr.nexdata.ai/shujutang/static/image/index/datatang_tuxiang_default.webp","type1":"147","type1str":null,"type2":"148","type2str":null,"dataname":"Données de réidentification de véhicules dans des scènes de surveillance de 600 000 images ","datazy":[{"title":"Volume des données","desc":"Volume des données","content":"600 000 images"},{"title":"Environnement de collecte","desc":"Environnement de collecte","content":"Routes extérieures (autoroutes, barrières routières, routes urbaines, etc.)"},{"title":"Variété de captures","desc":"Variété de captures","content":"Couvrant différentes caméras, divers scènes extérieurs et plusieurs plages horaires."},{"title":"Appareils de collecte","desc":"Appareils de collecte","content":"Caméras de surveillance"},{"title":"Angle de prise de son","desc":"Angle de prise de son","content":"Vue plongeante, vue horizontale"},{"title":"Période de collecte","desc":"Période de collecte","content":"Jour, nuit"},{"title":"Format des données","desc":"Format des données","content":"Format des données d'image : .jpg, format des fichiers d'annotation : .json"},{"title":"Contenu d'annotation","desc":"Contenu d'annotation","content":"Cadre rectangulaire autour du véhicule"},{"title":"Précision","desc":"Précision","content":"Le cadre rectangulaire autour du véhicule ne doit pas présenter un écart supérieur à trois pixels pour être considéré comme correct, le taux de détection correct ne doit pas être inférieur à 97 %."}],"datatag":"Different cameras,Multiple outdoor scenes,Multiple time periods","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":"Vehicle Re-ID,outdoor roads,different cameras, multiple outdoor scenes, multiple time periods,rectangular bounding boxes of vehicles","dataexampl":null,"datakeyword":["Réidentification des véhicules"," routes extérieures"," différentes caméras"," scènes extérieures multiples"," périodes multiples"," boîtes englobantes rectangulaires des véhicules"],"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,KO,FR,ES\"},{\"code\":\"3\",\"language\":\"EN\"},{\"code\":\"4\",\"language\":\"JP\"}]","productNameEn":"600,000 Images – Vehicle Re-ID 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://fr.nexdata.ai/shujutang/static/image/index/datatang_tuxiang_default.webp
[]
Données de réidentification de véhicules dans des scènes de surveillance de 600 000 images
Réidentification des véhicules
routes extérieures
différentes caméras
scènes extérieures multiples
périodes multiples
boîtes englobantes rectangulaires des véhicules
Vehicle Re-ID,outdoor roads,different cameras, multiple outdoor scenes, multiple time periods,rectangular bounding boxes of vehicles
Il s'agit d'un ensemble de données payant destiné à un usage commercial, à la recherche et plus encore. Ces Jeux de données prêts à l'emploi et sous licence contribuent au lancement de projets d'IA.
![Spécifications]()
Spécifications
Volume des données
600 000 images
Environnement de collecte
Routes extérieures (autoroutes, barrières routières, routes urbaines, etc.)
Variété de captures
Couvrant différentes caméras, divers scènes extérieurs et plusieurs plages horaires.
Appareils de collecte
Caméras de surveillance
Angle de prise de son
Vue plongeante, vue horizontale
Période de collecte
Jour, nuit
Format des données
Format des données d'image : .jpg, format des fichiers d'annotation : .json
Contenu d'annotation
Cadre rectangulaire autour du véhicule
Précision
Le cadre rectangulaire autour du véhicule ne doit pas présenter un écart supérieur à trois pixels pour être considéré comme correct, le taux de détection correct ne doit pas être inférieur à 97 %.
![Échantillon]()
Exemple
![Données recommandées]()
Jeux de données recommandés
Veuillez nous indiquer vos besoins particuliers
00f6326b-dc07-4061-b789-9be684999d41
Spécifications
Exemple
Jeux de données recommandés
