安全帽佩戴数据集 | 目标检测 | 建筑施工

本数据集面向安全帽佩戴场景的目标检测任务，涵盖9个检测类别，总计7,713张标注图像。数据集适用于建筑施工领域的算法研究、模型训练与工程应用。

数据集概览

• 数据集名称：安全帽佩戴数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：7,713 张
• 标注类别：9 类
• 标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / YOLOv11 / YOLO26 / RT-DETR
• 数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含9个检测类别，各类别标注分布如下：

• helmet（安全帽）
• .
• a（A）
• head（头部）
• Roboflow is an end-to-end computer vision platform that helps you（Roboflow是一个端到端的计算机视觉平台，可帮助您）
• – collaborate with your team on computer vision projects
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• smoking – v1 smoking（吸烟- v1吸烟）
• phone haarcascades – v1 2024-04-22 1:02am

技术规格

• 标注格式：YOLO TXT格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
• 数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
• 数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. **目标检测模型训练**：使用本数据集训练目标检测模型，实现安全帽佩戴的自动识别
2. **算法研究**：作为目标检测算法的基准数据集，用于性能评估与横向对比
3. **工程应用**：支持智能检测系统的开发与部署
4. **教学与科研**：适用于计算机视觉、深度学习等领域的科研项目与课程实践

数据集特点

• 即开即用：YOLO格式标注，无需额外格式转换，下载后可直接用于模型训练
• 标准数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集

获取方式

🏷️ 标签
#建筑施工 #目标检测 #YOLO数据集 #深度学习 #计算机视觉 #安全帽 #A