化工厂区个人防护装备检测数据集 | 目标检测 | 安全生产

【化工厂区个人防护装备检测数据集 | 目标检测 | 安全生产】
本数据集面向化工生产场景的安全生产监管，用于检测作业人员个人防护装备（PPE）佩戴情况，共含 11 个类别、总计 1180 张标注图像。类别涵盖面罩、护目镜、安全帽、手套、工鞋等防护用品及其未佩戴状态（No- 前缀类别），并包含人员目标，可用于化工园区安全行为识别的自动巡检系统。

数据集概览

• 数据集名称：化工厂区个人防护装备检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：1180 张
• 标注类别：11 类
• 标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / 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 11 个检测类别：

• 面罩（Mask 防护面罩）
• 护目镜（Goggles 防护护目镜）
• 安全帽（Helmet 安全帽）
• 手套（Gloves 防护手套）
• 工鞋（Safety Shoes 防护工鞋）
• 未佩戴面罩（No-Mask 未佩戴防护面罩）
• 未佩戴护目镜（No-Goggles 未佩戴护目镜）
• 未佩戴安全帽（No-Helmet 未佩戴安全帽）
• 未佩戴手套（No-Gloves 未佩戴防护手套）
• 人员（Person 作业人员目标）

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. 安全行为巡检：自动巡检化工园区作业人员 PPE 佩戴合规情况。
2. 违规预警：识别未佩戴防护装备的人员并进行及时预警。
3. 安全生产监管：辅助落实化工生产安全规范，提升监管效率。

数据集特点

• 高质量标注：类别包含佩戴与未佩戴状态，覆盖维度全面，标注规范统一，标注质量高。
• 真实场景数据：图像取材于真实化工生产作业场景，贴近安全生产监管实际需求。

获取方式

本数据集提供了百度网盘下载链接，登录后即可查看：