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YOLO安全帽佩戴检测的数据集

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简介：
该数据集为YOLO算法专门设计，专注于工地环境中工人安全帽佩戴情况的识别与监测，旨在提升工作场所的安全管理水平。 人民的生命安全永远是第一位的，在建筑行业这种长期处于较高风险的工作环境中尤其重要。如何确保工地工人佩戴安全帽以及监控危险区域是否有人进出，对于保障建筑行业的持续安全发展至关重要。 此数据集提供了用于检测安全帽的数据集，包含5000张图像及其对应的标注信息，并已划分训练集与验证集。该数据集修正了原始SCUT-HEAD的错误，并且可以按照Pascal VOC格式直接加载使用。 应用领域：AI+安防—目标检测 数据集结构： HelmetDetection ├── annotations │ ├── hard_hat_workers0.xml │ ├── ............................................ ├── images │ ├── hard_hat_workers0.jpg │ ├── ..................................... ├── label_list.txt ├── valid.tx

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  • YOLO安全帽佩戴检测的数据集
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    该数据集为YOLO算法专门设计，专注于工地环境中工人安全帽佩戴情况的识别与监测，旨在提升工作场所的安全管理水平。 人民的生命安全永远是第一位的，在建筑行业这种长期处于较高风险的工作环境中尤其重要。如何确保工地工人佩戴安全帽以及监控危险区域是否有人进出，对于保障建筑行业的持续安全发展至关重要。 此数据集提供了用于检测安全帽的数据集，包含5000张图像及其对应的标注信息，并已划分训练集与验证集。该数据集修正了原始SCUT-HEAD的错误，并且可以按照Pascal VOC格式直接加载使用。 应用领域：AI+安防—目标检测 数据集结构： HelmetDetection ├── annotations │ ├── hard_hat_workers0.xml │ ├── ............................................ ├── images │ ├── hard_hat_workers0.jpg │ ├── ..................................... ├── label_list.txt ├── valid.tx
     
  • 基于YOLOv5的安全帽佩戴检测数据集
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    本数据集旨在优化YOLOv5模型在建筑工地安全监管中的应用，专注于提升工人安全帽佩戴情况的识别精度与效率。 打开数据集文件后可以看到里面包含images和labels两个文件夹。其中，images文件夹存放的是训练图片，并分为train和val两个子目录；而labels文件夹则存储通过labelimg工具生成的标签信息，同样也包括train和val两个子目录。这套资料适合于YOLOv5初学者以及学生群体使用，主要用于进行安全帽佩戴情况的检测任务。
     
  • 关于Yolo txt格式的安全帽佩戴数据集
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    本数据集采用Yolo txt格式，专注于记录各类人员安全帽佩戴情况，旨在提升施工现场安全管理效率与准确性。 标题：YOLO TXT格式的佩戴安全帽数据集 这是一个用于训练或验证计算机视觉模型的数据集，主要关注于检测人们是否正确佩戴了安全帽。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，能够快速识别图像中的多个对象。在YOLO中，数据通常以特定格式组织，包括txt文件，这些文件包含了每个对象的边界框坐标及对应的类别标签。 描述中的“图片与对应标签已对应放入”意味着这个数据集包含图像文件和相应的txt标签文件。每个txt文件通常对应一个图像，并记录了该图象中所有检测到的目标对象的位置信息。位置信息以边界框的形式表示，即目标在图像中的四个顶点坐标。此外，这些标签可能还包括类别标识符，表明对象属于哪一类，在这个案例中可能是“佩戴安全帽”或“未佩戴安全帽”。 标签 “数据集” 说明这是一组用于训练机器学习或深度学习模型的数据，该模型可以用来识别和分类图像中的安全帽情况。在构建这样的模型时，数据集的质量和多样性至关重要，因为它直接影响到模型的性能和准确性。 压缩包中包含9个txt文件的例子，这些文件可能与相关的图像文件相匹配，并作为标注使用。每个txt文件名如“000019.txt”对应一个名为“000019.jpg”的图片，其中包含了关于该图象中的对象的信息。每一个txt内部的每一行代表了图片中单独的目标信息，格式通常是：类别ID, x坐标, y坐标, 宽度和高度。 总结来说，这个数据集是为训练YOLO模型来检测工人们是否佩戴安全帽而设计的。它包含图像文件及其对应的txt标签文件，后者描述了每个图象中的目标对象的位置信息。通过这样的数据集可以构建一个有效的AI系统，在施工现场等环境中确保工人正确佩戴安全帽，从而提高工作场所的安全性。
     
  • 关于人物佩戴安全帽的目标检测数据集
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    本数据集专注于人物佩戴安全帽场景的目标检测，旨在提升建筑工地等高风险环境下的安全管理效率与准确性。 安全帽数据集包含6696张图片及其对应的6696个VOC格式的xml标注文件。以下是四个Python脚本的功能描述：对VOC格式的xml标注文件转换为YOLO格式的txt文件，以及按照一定比例划分数据集。 文件目录结构如下： ``` ├───DataProcessing │ └───VOCdevkit │ └───VOC2007 │ ├───Annotations │ ├───ImageSets │ └───JPEGImages ├───split82.py ├───split721.py ├───Voc2Yolo.py └───Yolo2Voc.py ```
     
  • 基于YOLOv5的安全帽佩戴检测
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    本研究利用改进的YOLOv5算法进行安全帽佩戴情况的实时检测，旨在提高施工现场安全管理效率和准确性。 本项目使用官方提供的 yolov5m.pt 预训练模型进行数据集的训练，另外三种可选预训练模型分别为：yolov5l.pt、yolov5s.pt 和 yolov5x.pt。 步骤如下： 一、下载所需预训练模型。 二、将下载好的预训练模型放置于项目的 weights 文件夹中（也可以放在其他位置，但需要相应调整路径设置）。 三、在 train.py 脚本中修改 --weights 参数的默认值为所用模型的实际路径。例如：--weights weights/yolov5m.pt 四、同样地，在 train.py 中将 --cfg 参数的默认配置文件改为对应的 yaml 文件，如 models/yolov5m.yaml。 五、特别注意的是：官方提供的四个预训练模型都基于 coco 数据集，默认识别类别为 80。如果你更换了预训练模型，请务必修改对应 yaml 配置中的 nc（即类别的数量）参数以匹配你项目中实际的类别数，例如本项目的配置应更改为 nc: 2。 六、最后可以通过命令行或直接运行 train.py 脚本来开始训练过程。 另外，在使用新数据集时，请确保在代码中正确添加和引用新的数据文件路径。
     
  • 工人的安全帽佩戴检测系统
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    工人的安全帽佩戴检测系统是一款专为工业场所设计的人工智能监测工具，利用先进摄像头与机器视觉技术自动识别工人是否正确佩戴安全帽，有效预防安全事故的发生。 2018年为了参加中软杯比赛做的一个小项目，使用深度学习SSD算法来框出安全帽和工人的位置，以检测工地工人是否佩戴了安全帽。该项目的环境为Tensorflow+PyQt，并且利用SqlServer存储结果（因为操作较为繁琐所以没有上传这部分内容，但这不影响项目的正常运行）。
     
  • YOLOV8 安全帽佩戴检测（附带训练模型与数据集）
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    本项目基于YOLOv8框架开发安全帽佩戴检测系统，提供预训练模型及详细数据集，旨在提升施工现场安全管理效率。 YOLOV8 安全帽佩戴检测（包含训练好的模型和训练集）。
     
  • 安全帽佩戴检测与识别Android应用
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    本应用是一款专为施工现场设计的安全帽佩戴检测软件，通过AI技术自动识别工作人员是否正确佩戴安全帽，保障工地作业安全。 佩戴安全帽的检测和识别Android应用具有较好的效果。使用高精度版本YOLOv5s模型进行测试时，平均精度平均值mAP_0.5为0.93，而mAP_0.5:0.95则为0.63。
     
  • 基于YOLOv5的数据集实现安全帽佩戴检测与识别（附带安全帽数据集及训练代码）
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    本项目利用改进版YOLOv5算法对工地工人是否正确佩戴安全帽进行高效准确的检测，提供完整数据集和训练代码以供参考。 使用YOLOv5实现佩戴安全帽的检测与识别，并提供包含佩戴安全帽数据集及训练代码的数据资源。
     
  • 安全帽佩戴检测数据集：包含预训练模型的Safety-Helmet-Wearing-Dataset
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    安全帽佩戴检测数据集提供丰富的标注图像用于训练和评估安全帽佩戴识别系统，并附带预训练模型，助力提升工地安全管理效率。 SafetyHelmetWearing-Dataset（安全帽附加检测数据集）提供了一个名为SHWD的安全帽佩戴检测数据集。该数据集中包含了7581张图像，其中包含9044个佩戴了人类安全头盔的样本（正样本），以及111514个未佩戴或没有安全头盔的人类头部样本（负样本）。阳性对象的数据来源于谷歌和百度网站，并使用LabelImg工具进行手动标记。部分阴性数据则从其他来源获取。 该数据集修复了原始SCUT-HEAD中的某些错误，使图像可以直接按照Pascal VOC格式加载。此外，还提供了一些预训练的模型，这些模型是基于MXNet GluonCV框架开发的，并且已经针对安全帽佩戴检测进行了优化和调整。 如何使用数据集： 我们将所有的注释信息都标注为Pascal VOC格式：VOC2028。