目录目标检测数据集 第149期-基于yolo标注格式的超大规模安全帽与安全带检测数据集(含免费分享)超实用超大规模安全帽与安全带检测数据集分享助力计算机视觉研究1、背景2、数据详情2.1 数据规模与划分2.2 数据内容与格式2.3 数据分布特征3、应用场景3.1 施工现场智能安全监测3.2 电力运维场景安全识别3.3 算法模型研究与测试4、使用申明目标检测数据集 第149期-基于yolo标注格式的超大规模安全帽与安全带检测数据集(含免费分享)超实用超大规模安全帽与安全带检测数据集分享助力计算机视觉研究1、背景建筑、电力、桥梁等户外作业场景属于高风险作业领域高空坠落、物体打击是施工现场高发安全事故。作业人员是否规范佩戴安全帽、安全带是现场安全管控的核心检查项。传统工地安全巡检主要依靠安全员现场人工巡查存在巡检覆盖范围有限、发现隐患滞后、人力成本高、难以全天候不间断监测等问题。随着计算机视觉技术在工业安防领域落地基于视频监控的 AI 视觉智能检测方案逐步普及。通过摄像头实时采集现场画面目标检测算法自动识别人员、安全帽佩戴状态、安全带穿戴情况实现安全违规行为自动告警。而模型训练效果高度依赖高质量、场景丰富的标注数据集市面上很多公开的安全防护数据集存在场景单一、样本数量不足、画面分辨率同质化、标注质量参差不齐等问题难以满足复杂工地、电力杆塔等真实工况下的检测模型训练需求。2、数据详情2.1 数据规模与划分该数据集图像文件总数为 16055 张全部为 JPG 格式无 PNG 图像配套标注文件总数 16058 份图像文件与标签文件数量接近。数据集划分为训练子集与验证子集两个部分。• 训练子集图像数量 11590 张存放于train/images目录配套标注文件 11590 份保存在train/labels目录• 验证子集图像数量 4465 张存放于val/images目录配套标注文件 4465 份保存在val/labels目录。2.2 数据内容与格式数据集的标注文件采用 YOLO 标准 txt 文本格式每张图像对应一份 txt 标注文件文件内记录目标边界框归一化坐标与目标类别编号适配 YOLO 系列目标检测模型直接加载训练无需额外格式转换。数据集包含 7 个检测类别分别为蓝色安全帽、黄色安全帽、白色安全帽、红色安全帽、未佩戴安全帽、人员、安全带。 样本图像涵盖电力杆塔检修、建筑脚手架施工、桥梁作业、室内土建施工、夜间工地作业等多种场景画面包含白天强光、逆光、夜间人工照明等不同光照条件拍摄视角包含地面平视、高处俯拍、近距离特写、远距离广角等样本里作业人员姿态丰富包含站立、攀爬、弯腰作业、蹲姿施工等不同动作。2.3 数据分布特征数据集中图像来自真实作业现场视频帧与现场实拍图片画面内目标尺度差异大既有近距离拍摄的人物特写安全帽、安全带细节清晰也包含远距离广角画面画面内多名施工人员同时出现小目标较多。 图像存在一定的场景干扰元素脚手架、钢筋、施工设备、植被、杆塔构件等背景元素丰富贴近监控摄像头采集画面的真实情况有利于提升模型在复杂背景下的抗干扰能力。部分样本包含多人同框场景可训练模型区分多个目标解决目标重叠、遮挡情况下的检测识别问题。3、应用场景3.1 施工现场智能安全监测建筑工程项目现场部署监控摄像头后可加载基于该数据集训练的目标检测模型对视频流进行实时推理。自动识别现场作业人员是否佩戴安全帽、高空作业人员是否按要求穿戴安全带识别未佩戴安全帽、未系安全带等违规行为输出告警信息辅助现场安全管理人员完成远程监督弥补人工巡检的时间盲区辅助完成常态化安全管控。3.2 电力运维场景安全识别电力线路、变电站、输电杆塔高空检修作业属于典型高空作业场景。利用该数据集训练的视觉模型可识别杆上作业人员的防护装备穿戴情况。识别不同颜色安全帽区分现场作业人员检测安全带是否穿戴用于电力运维现场视频智能分析辅助安全监护。3.3 算法模型研究与测试该数据集可用于目标检测算法相关学术研究、工程算法迭代测试。开发者可基于这套数据对比不同 YOLO 版本模型的训练效果测试模型在多场景、多尺度目标下的召回率、精确率也可用于模型轻量化实验将训练完成的模型部署到边缘设备如工地现场嵌入式摄像头、边缘计算盒验证模型在端侧设备的推理性能。4、使用申明本数据集仅可用于学术研究不得将其用于商业目的。在使用该数据集进行学术研究时应遵守相关的学术规范引用该数据集的来源尊重数据集创作者的劳动成果。⭐数据获取说明下方关注-VX回复关键词【超大规模安全帽与安全带检测数据集】可查询yolo格式的超大规模安全帽与安全带检测数据集的获取方式(提供下载地址)感谢您祝前程似锦