安全帽佩戴检测数据集 | 目标检测 | 安全生产

【安全帽佩戴检测数据集 | 目标检测 | 安全生产】
本数据集为面向安全帽佩戴规范检查的目标检测数据集，共包含2个标注类别，总计1865张标注图像，类别涵盖佩戴安全帽与未佩戴安全帽两类，适用于建筑工地、工厂车间等高危作业环境的工人安全监管，可支撑安全帽佩戴自动巡检与违规告警应用，助力安全生产管理。

数据集概览

• 数据集名称：安全帽佩戴检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：1865 张
• 标注类别：2 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 2 个检测类别：

• 佩戴安全帽（helmet）（佩戴安全帽）
• 未佩戴安全帽（no_hard_hat）（未佩戴安全帽）

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. 高危作业安全监管：对建筑工地、工厂车间等场景自动识别安全帽佩戴情况。
2. 违规行为告警：实时检测未佩戴安全帽人员并触发告警，规范作业安全。
3. 安全巡查自动化：全天候自动巡检替代人工抽检，提升安全生产管理水平。

数据集特点

• 高质量标注：从 Roboflow Universe 精选的高质量图像数据，经过严格筛选与标注，标签边界精确，可直接用于模型训练。
• 真实场景数据：图像源自真实业务场景，涵盖多种光照、角度与环境变化，具备良好的泛化能力，贴近实际部署需求。

获取方式