建筑施工阶段检测数据集 | 目标检测 | 建筑施工

【建筑施工阶段检测数据集 | 目标检测 | 建筑施工】
本数据集为面向建筑施工进度识别的目标检测数据集，共包含7个标注类别，总计887张标注图像，类别涵盖场地准备与开挖、基础与地基、结构框架、砖石砌筑、机电与抹灰、室内装修及完工等施工阶段，适用于建筑工地施工进度自动识别与项目管控，可支撑施工阶段划分与进度评估模型训练。

数据集概览

• 数据集名称：建筑施工阶段检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：887 张
• 标注类别：7 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 7 个检测类别：

• 场地准备与开挖（SitePreparationExcavation）（场地准备与开挖）
• 基础与地基（FoundationandFootings）（基础与地基）
• 结构框架（StructuralFraming）（结构框架）
• 砖石砌筑（BrickworkAndMasonry）（砖石砌筑）
• 机电与抹灰（MEPandPlastering）（机电与抹灰）
• 室内装修（InteriorWorkandFinishing）（室内装修）
• 完工（Completed）（完工）

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. 施工进度自动识别：据现场影像自动判断当前所处分项施工阶段。
2. 项目进度管控：通过阶段识别辅助项目管理者掌握真实施工进展。
3. 工地智能化管理：结合阶段检测实现施工过程的数字化管理与评估。

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

本数据集提供了下载链接，登录后即可查看：