轿厢电动车检测数据集， 可做电梯乘客、电动车检测任务。 数据集由真实电梯监控图片（大约四千）、电动车网图、手机拍摄图片构成，总计14000张左右，其中近8000样本已标注。 注：文件夹后面数字为对应数据集样本数量，“未标注”的则表示该数据集未标注（只有图片）

数据集名称： 轿厢电动车检测数据集

数据集规模： 总计约14,000张图像，其中近8,000张已标注。

图像来源：

• 大约4,000张图像来自真实的电梯监控摄像头捕获的画面。
• 电动车网络图片，提供了不同角度和环境下的电动车图像。
• 手机拍摄的图片，增加了数据集的多样性和真实性。

数据集组成：

• 已标注样本：近8,000张图像已经过处理并附有详细的标签信息，可用于训练和验证模型。
• 未标注样本：剩余部分图像目前还未进行标注，适合用于扩展数据集或进行预标注工作。

应用场景：

• 该数据集适用于电梯安全监控系统，特别是用于检测电梯内的乘客是否携带电动车。
• 有助于实施电梯安全管理规定，预防电动车在密闭空间内可能引发的安全隐患。

技术价值：

• 提供了丰富的电梯内部场景，有助于训练模型更好地理解复杂多变的轿厢环境。
• 结合多种来源的图像，能够增强模型的泛化能力，使其在不同条件下也能保持较高的检测精度。
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注意事项：

• 在使用未标注数据之前，建议完成标注工作，确保所有数据都能被有效利用。
• 标注质量直接影响到模型训练的效果，因此应该确保标注过程的准确性和一致性。