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已标注的煤矿井下安全帽数据集

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简介:
本数据集包含了大量煤矿井下安全帽的真实场景图像,并对其进行详细标注,旨在提高矿工工作环境的安全性与智能化管理水平。 煤矿井下安全帽数据集已经完成标注。

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    本数据集包含了大量煤矿井下安全帽的真实场景图像,并对其进行详细标注,旨在提高矿工工作环境的安全性与智能化管理水平。 煤矿井下安全帽数据集已经完成标注。
  • 有yolo
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    本数据集包含大量标注为YOLO的各类场景中安全帽的图像样本,旨在提升工地等环境中对安全帽检测模型的效果和效率。 带有YOLO标签的安全帽数据集。
  • 《基于CAN总线系统毕业设计稿》
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    本作品为针对煤矿安全监控需求而设计的一种基于CAN总线技术的数据采集系统,旨在实现井下环境参数实时、高效传输。该毕业设计涵盖了硬件选型与软件开发,以提高矿井作业的安全性和效率。 CAN总线(Control Area Network)是一种广泛应用的现场总线技术,在工业设备互连方面表现出高可靠性、独特设计以及高速长距离传输能力的特点。在煤矿井下数据采集系统中,CAN总线发挥了关键作用,解决了传统系统难以适应特殊环境的问题。 由于煤矿生产环境的独特性,地面常规系统的直接应用受到限制。因此,开发适合地下条件的监控系统至关重要。在此背景下,CAN总线技术提供了一个有效的解决方案:它能够连接各种监测设备,在井下实现数据高效传输和实时监控,从而提高安全性并提升工作效率。 在本篇毕业设计中,作者采用PHILIPS SJA1000作为CAN控制器模块、82C250作为收发器来构建一个基于CAN总线的测井数据采集系统。该系统充当了井下仪器与地面控制系统之间的桥梁角色:接收并执行来自地面的指令,并将收集到的数据上传至地面上方。 从硬件角度来看,设计采用了统一电路以减少重复工作量和提高通用性;软件方面则采取模块化方法增强灵活性。文中详细描述了系统的整体架构、硬件配置以及各个节点的功能等信息,确保系统具备简洁高效且安全的特点并具有较高的性价比优势。 CAN控制模块的实现是整个项目的核心部分,并完成了相应的软件设计任务。通过这种方式实现了工业总线技术在数据采集领域的实际应用案例,为煤矿井下环境的数据传输和管理提供了可靠方案支持。关键词包括:CAN总线、现场总线、SJA1000以及数据采集等。 这篇毕业论文全面探讨了CAN总线如何应用于煤矿井下的数据收集系统,并详细介绍了设计原理及其硬件及软件实现方法,对于从事相关领域研究或进行毕业设计的学生来说具有重要的参考价值。
  • 企业测试题库(附答案):必备知识.docx
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    本文档为煤矿工人量身打造的安全知识测试题集,涵盖煤炭行业安全生产核心要点,包含详细解答,助力提升矿工自我保护意识与能力。 煤矿企业考试题库:煤矿入井安全常识.docx包含了与煤矿工人入井相关的安全知识问题及答案。
  • 被动式环境监测系统设计
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    本研究设计了一套适用于煤矿井下的被动式环境安全监测系统,旨在实时、准确地监控有害气体浓度及温度变化等关键参数,保障矿工生命安全和生产稳定。 本段落介绍了一种基于ZigBee无线网络及传感器检测技术的新型被动式煤矿井下环境安全监测系统设计方案。该方案将带有传感器的移动检测终端设备安装在矿工的安全帽上,通过无线传感网络实现对工作环境的被动监测和信息传输,从而大大提高了监测灵活性,并解决了传统方法中存在的监控盲区问题。
  • 监测系统方法
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    《煤矿安全监测系统的数据收集方法》一文聚焦于介绍和分析在煤矿作业中利用先进技术进行安全监控的数据搜集策略与实践应用,旨在提升矿井工作环境的安全性及效率。 本段落介绍了煤矿安全监控系统的分类、基本组成及其拓扑结构,并对比了该系统中的数据采集方式。煤矿安全监控系统的数据采集主要分为三种:主从模式(通过巡检分站来收集数据)、多主模式(节点设备主动向上发送数据)以及混合方式;通过对不同数据采集方式进行比较,总结出各自的特点和优缺点。
  • 带有Yolov5
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    本数据集基于Yolov5框架,专门用于检测施工现场的安全帽佩戴情况,包含大量标注图片,旨在提升工地安全管理效率与准确性。 在机器学习和计算机视觉领域,数据集是训练模型的基础,特别是对于目标检测任务而言,高质量的数据集至关重要。本段落将深入探讨“yolov5安全帽数据集带标签”这一资源及其在训练模型中的作用。“yolov5安全帽数据集带标签”表明这是一个针对YOLOv5模型的专门定制数据集,其核心内容是包含了安全帽的图像,并且这些图像已经被精心标注以便用于训练目标检测模型。YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测系统,而YOLOv5是其最新版本,具有更快的速度和更高的检测精度。“大约200张带yolo格式标签的安全帽数据集”意味着这个数据集中包含约200张图片,每张图片都附有YOLO的特定标签信息。这些标签通常包括边界框坐标和对应的类别信息。边界框定义了图像中目标物体的位置,而类别信息则指明了该对象类型,在本例中即为“安全帽”。这样的标注使得模型在训练时能够理解安全帽在图像中的位置和形状,并学会识别和定位它们。 使用此类数据集进行训练可以帮助我们构建一个能检测工地上是否有人佩戴安全帽的模型。这对于高风险环境如工矿企业、建筑工地的安全管理具有极大的价值,可以自动监控工人行为,提高作业安全性与效率。这些标签对于训练至关重要,因为它们为模型提供了学习的“示例”。每一张带有标签的图片都是一个实例,在这个过程中,模型会逐渐掌握如何在不同背景下识别安全帽,并预测出新的、未见过图像中的安全帽位置。 实际使用此数据集时,首先需要解压文件并利用YOLOv5框架提供的预处理工具对数据进行相应操作(如缩放和归一化)。接着将这些经过处理的数据输入到训练流程中。调整合适的超参数包括学习率、批次大小以及训练轮数等是必要的步骤。在这一过程中,模型会不断优化权重以尽可能准确地预测边界框及类别概率。 完成训练后,可以通过验证集来评估模型性能,并根据需要进行微调或采用数据增强策略提高其泛化能力。“yolov5安全帽数据集带标签”是一个专为YOLOv5设计的目标检测数据集,它包含约200张标注了安全帽位置的图片。这一资源能够帮助我们构建出能识别和定位安全帽的有效模型,在保障工业安全方面具有重要的实际应用价值,并且体现了高质量数据集在机器学习与计算机视觉研究中的关键作用。
  • 5973个完成,包含图片及生成XML文件
    优质
    本数据集包含5973张图像和对应的XML文件,所有样本均已精确标注,适用于物体检测与识别研究。 已完成了5973个安全帽数据集的全部标注工作,包括图片和生成的xml文件,这些资料可用于训练yolov框架以生成精确度高的.h5模型和.pth模型。
  • YOLO格式检测训练文件
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    本数据集提供了基于YOLO格式的安全帽检测训练资料,包含大量标注图像及其对应txt文件,适用于开发智能安全监控系统。 安全帽检测训练数据集包含5580张图片的YOLO txt格式标注文件,适合用于安全帽类识别训练。
  • YOLOv5检测代码+预训练模型+QT界面+5000张
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    本项目提供YOLOv5安全帽检测代码、预训练模型及基于QT的用户界面,包含5000张标注图像的数据集,旨在提升工地安全管理效率。 YOLOv5安全帽检测项目包括代码及两个训练好的模型,并配有pyqt界面。经过充分的训练后,精度达到了90%以上,包含了各种训练曲线图以及超过5000张标注的安全帽数据集,标签采用VOC和YOLO格式,类别名分别为person和hat。 该项目中的Qt界面对图片、视频及摄像头调用进行检测,并提供相应的选择项。整个项目基于pytorch框架开发,代码使用Python编写。