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安全帽、头盔、各类帽子及鸭舌帽的数据集

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简介:
本数据集包含丰富多样的安全帽、头盔及其他类型帽子图像,特别聚焦于鸭舌帽,为视觉识别与分类研究提供宝贵资源。 本数据集是在大创项目期间与同学合作采集的,并且图像已经过清洗处理。该数据集中包含各种类型的帽子,每个类别大约有1000张图片。此外,高质量版本的数据集即将上传,它将包括更多的图像、txt和xml格式文件以及更丰富的帽子种类。标记工作由大学生手动完成,数据集已进行预处理并被清洗干净。

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客服
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    本数据集包含丰富多样的安全帽、头盔及其他类型帽子图像,特别聚焦于鸭舌帽,为视觉识别与分类研究提供宝贵资源。 本数据集是在大创项目期间与同学合作采集的,并且图像已经过清洗处理。该数据集中包含各种类型的帽子,每个类别大约有1000张图片。此外,高质量版本的数据集即将上传,它将包括更多的图像、txt和xml格式文件以及更丰富的帽子种类。标记工作由大学生手动完成,数据集已进行预处理并被清洗干净。
  • 电动自行车
    优质
    本数据集包含大量针对电动自行车使用者设计的安全帽相关图像与信息,旨在促进智能交通系统中头部保护装备的有效识别和应用研究。 电动车安全帽(头盔)数据集包含约1000张已标注的图片。作为最常见的交通工具之一,中国目前拥有超过3.5亿辆电动自行车,比汽车的数量还要多出数千万辆。因此,在这一领域中,电动车无疑是最为重要的交通工具。 近年来,随着对电动车管理规范化的推进,从生产到销售再到上路行驶都制定了新的标准和规定。其中一项重要措施就是要求骑乘者佩戴安全头盔以确保自身的人身安全。在发生交通事故时,头部往往成为最容易受到伤害的部分之一。据相关数据显示,在去年的重大交通事故中,非机动车死亡人数占据了总死亡人数的60%,而这些事故中的大多数导致颅脑损伤致死。 因此,请务必重视佩戴电动车专用的安全帽这一看似微小但至关重要的行为。它在关键时刻能够保护骑乘者的生命安全。由于摩托车和电动自行车的速度较快且防护措施相对较弱,一旦发生碰撞等意外情况,则更易造成严重的后果,并大多会导致头部受伤。 研究表明,在事故中使用头盔可以吸收大部分冲击力并起到缓冲作用,从而大大减少伤害程度甚至挽救性命。据数据统计显示,佩戴电动车安全帽能够使受伤率降低70%,死亡风险下降40%;而不戴则会使头部受损概率增加2.5倍,并导致致命伤的风险提高1.5倍。 综上所述,在骑乘电动自行车时必须严格遵守相关规定并正确使用符合标准的安全头盔来保障自身及他人的安全。
  • MATLAB识别.zip
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    本资源提供了一种使用MATLAB进行安全帽和头盔自动识别的方法,旨在提高工作场所的安全监控效率。包含相关代码及示例数据。 在MATLAB中进行安全帽头盔识别时,由于头盔位于脸部上方,因此首先需要进行人脸检测与定位,然后在此基础上寻找头盔位置。整个过程包含用户界面展示结果。
  • 基于MATLAB识别.zip
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    本项目提供了一种基于MATLAB的头盔和安全帽自动识别系统。通过图像处理技术,能够有效检测并区分佩戴与未佩戴的安全防护装备情况,提升作业现场安全性。 该课题是基于MATLAB的安全帽和头盔检测系统。由于头盔穿戴在头部,因此首先进行人脸定位,在找到人脸之后再寻找安全帽并对其进行定位和检测。
  • 检测
    优质
    本数据集包含各类施工现场的安全帽佩戴情况图像,旨在用于训练AI模型识别和监控工地人员的安全帽穿戴状况,提升施工安全性。 在IT行业中,数据集是至关重要的资源之一,在计算机视觉领域尤其如此,比如图像识别、目标检测以及机器学习模型的训练等方面都有广泛应用。Safety Helmet Detection是一个专门针对安全帽检测的数据集,旨在提高工业工作场所的安全标准,并确保员工在执行任务时佩戴必要的安全装备。 该数据集中包含5000张图片,每一张都经过了精确的边界框注释(bbox),这种标注方式采用的是PASCAL VOC格式,在计算机视觉领域被广泛使用。除了对象的边界信息外,PASCAL VOC还可能包含类别标签等额外信息,以帮助机器学习算法理解目标物体的具体位置。 数据集定义了三个主要类别: 1. 安全帽(Helmet):这是数据集中最重要的部分,目的是检测图像中的安全帽是否被正确佩戴。 2. 人(Person):由于安全帽通常由工人穿戴,因此识别人体也是很重要的。这有助于系统理解哪个个体正在使用该设备。 3. 头部(Head):“头”这一类别可能用于区分头部和身体的其他部分或者作为辅助信息来提高检测精度。 边界框注释对于训练深度学习模型至关重要,特别是基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型如YOLO、Faster R-CNN或Mask R-CNN。这些算法可以从图像中定位并分类目标物体,从而实现自动识别未佩戴安全帽的情况。 在实际应用中,这样的数据集可以用于开发监控系统,在工地等高风险环境中实时监测工人是否正确使用了安全装备。一旦检测到某位员工没有戴好头盔,该系统将触发警告信号以提醒管理层采取行动防止潜在的安全事故。 为了构建和训练模型,首先需要解压包含图像及其注释文件的数据集压缩包,并利用合适的工具(如LabelImg或VGG Image Annotator (VIA))读取并验证PASCAL VOC格式的标注信息。然后将数据划分为训练、验证及测试三个部分以评估模型性能表现。接下来,选择一个适合的深度学习框架(例如TensorFlow、PyTorch或者Keras),实现和培训目标检测算法,并通过调整参数优化器以及损失函数来进一步提高其准确性。 完成上述步骤之后,在确保充分验证的情况下就可以将训练好的模型部署到实际环境中进行实时监控了。这样不仅可以有效提升工作现场的安全水平,还能大幅减少因未按规定佩戴安全帽而引发的工伤事故风险。
  • 基于YoloV5-V5.0工地检测开源
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    本项目采用YOLOv5框架构建工地安全帽检测模型,并提供一个免费的安全帽图像数据集,助力相关研究和应用开发。 ### 作品名称:基于YoloV5-V5.0的工地安全帽检测及开源数据集 ### 适用人群: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者,可作为毕业设计项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 ### 项目介绍: 本项目旨在基于YoloV5s-V5.0版本实现工地上安全帽佩戴的检测。主要实现在Jetson Nano上部署安全帽佩戴检测代码,并且在Windows和Linux系统中同样适用。此外,通过使用TensorRT加速技术来提高边缘硬件平台上的处理速度与实时性。 项目使用的YoloV5是模型最小的一个版本(即YoloV5s),并且基于最新的V5.0版本开发。 ### 软件需求: - Python >= 3.6.0 - Pillow - torch >= 1.7.0 - torchvision >= 0.8.0 - numpy >= 1.18.5 - matplotlib >= 3.2.2 - opencv-python ### 资源声明: 本资源作为“参考资料”而非“定制需求”,代码仅供参考,不能完全复制使用。需要具备一定基础以理解并调试代码、解决可能出现的错误,并有能力添加功能及修改现有代码。
  • YOLO与
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    本数据集专注于YOLO算法在检测安全帽方面的应用,旨在提升施工现场人员的安全管理水平,通过高质量标注图片促进技术优化。 YOLO算法结合安全帽检测的数据集可以提升工地安全管理的效率。
  • 反光衣服与检测:工作服识别
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    本数据集专注于反光衣物和安全帽的识别,旨在提供高质量标注图像用于训练和测试工作服及其配件的安全检测模型。 反射衣服检测与数据集Yolov5施工人员穿戴检测由雷雷使用Yolov5实现。关于数据集的下载链接,请参阅相关说明文档以获取详细信息。演示和标签工具可以参考其他资料。
  • 识别 (Helmet Recognition).zip
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    本数据集包含丰富的安全帽识别图像资源,旨在促进工业场景下佩戴安全装备的行为检测研究与应用开发。 安全帽检测数据集 (Helmet Detection).zip
  • ,约1000张图片
    优质
    本数据集包含约1000张图像,旨在支持安全帽检测研究。涵盖各种视角及复杂背景下的工地工作人员佩戴的安全帽情况,有助于提升工业场景下的人身安全监控技术。 安全帽数据集包含大约1000多张图片。