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安全帽识别数据集 (Helmet Recognition).zip

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简介：
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

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  • 安全帽识别数据集 (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
     
  • 安全帽识别的数据集（约1500张）
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    本数据集包含约1500张图片，旨在用于训练和测试安全帽检测算法的有效性，涵盖各种工作环境与视角。 1. have_helmet_images 文件夹包含佩戴安全帽的图片，将标签文件放入 Annotations 文件夹，并标记为 have_helmet。 2. no_helmet_images 文件夹包含未佩戴安全帽的图片，将标签文件放入 Annotations 文件夹，并标记为 no_helmet。 3. Annotations 文件夹用于存放标签文件。 4. labelimg 的具体使用方法请参考 labelimg 安装及使用说明文档。
     
  • 基于YOLOv5的安全帽识别图片数据集
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    本数据集旨在提升施工现场安全帽佩戴情况监测精度，采用YOLOv5框架优化算法模型，涵盖大量标注清晰的安全帽图像样本。 训练集包含5269张图片，测试集有1766张。这些图片涵盖了不同场景和各种颜色的安全帽。如果有需要，可以私聊我并提供邮箱地址及数据集名称，我会免费发送给您。回复可能不会很及时，请见谅。
     
  • 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。
     
  • MATLAB安全帽与头盔识别.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。
     
  • 安全帽检测数据集
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    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。
     
  • 百度版安全帽识别
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    百度版安全帽识别是一款基于人工智能技术开发的安全监控辅助工具，旨在通过精准检测施工现场工作人员是否正确佩戴安全帽，保障作业人员的人身安全。该系统利用图像识别与深度学习算法，能够快速准确地判断并预警未按规定佩戴安全帽的行为，从而有效预防安全事故的发生，提升安全管理效率。 基于百度AI平台的EasyDL进行的安全帽识别项目，由于绑定硬件设备的原因，安装APP后无法激活，只能作为参考使用。