挖掘机检测数据集，准确识别率91.0%，4327张图片，支持YOLO，COCO JSON，PASICAL VOC XML等多种格式标注
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增强
挖掘机标注信息：
标签信息为excavator
训练精度：
训练图：
测试验证
选择本地的一个图片进行验证：（来自百度搜索的一个图片）
经过模型训练后，得到的标注信息如下：
{
"predictions": [
{
"x": 314.5,
"y": 419.5,
"width": 619,
"height": 791,
"confidence": 0.87,
"class": "excavator",
"class_id": 0,
"detection_id": "2da6d43c-0f26-4fcd-b4f0-0a690f14d76e"
}
]
}
数据集下载地址：
yolov11:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90277333
yolov9:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90277332
yolov8:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90277334
yolov7:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90277331
yolov5: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90277329
coco json:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90277336
pasical voc xml:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90277330
yolo darknet:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90277335
前景和意义
工程车识别的前景和意义是非常广泛的。首先，工程车识别可以帮助监测和管理工程现场。通过识别工程车辆，可以实时了解工地上的车辆数量、类型和位置，有助于提高工地管理的效率和安全性。
其次，工程车识别可以用于交通管理。工程车辆经常会在道路上行驶，而这些车辆通常比较大，对交通流量和道路状况有一定影响。通过识别工程车辆，可以更好地优化交通信号控制和道路规划，提高交通的流畅性和安全性。
此外，工程车识别还可以用于违法监测和执法。一些违法行为，如非法占道、超载等，经常发生在工程车辆身上。通过识别工程车辆并结合相关数据，可以更加方便地监测和处罚违法行为，提高执法效率和公平性。
最后，工程车识别还具有商业价值。很多公司需要对工程车辆进行管理和监控，以确保工程的顺利进行。通过识别工程车辆，可以帮助这些公司更好地管理车辆、调度资源和提高工程效率，从而提升竞争力和盈利能力。
作者简介：
高科，先后在 IBM PlatformComputing从事网格计算，淘米网，网易从事游戏服务器开发，拥有丰富的C++，go等语言开发经验，mysql，mongo，redis等数据库，设计模式和网络库开发经验，对战棋类，回合制，moba类页游，手游有丰富的架构设计和开发经验。
并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业，消防等领域的工业化产品），合作开发商业性游戏
（谢谢你的关注）
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