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该文件包含安全帽和行人检测的数据集，包括视频和图片。

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简介：
该资源材料囊括了一段视频，并附带了近两百张从中提取的图像，这些图像主要服务于安全帽检测测试的视频内容。其中呈现了多位行人佩戴不同类型安全帽（包括白色、黄色和红色三种颜色）以及不佩戴安全帽、同时戴着帽子行走等一系列场景，这些场景均是在固定摄像头前拍摄得到的画面。

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  • 行人与安全帽检测的数据集（含视频和图片）.rar
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    本数据集包含行人与佩戴的安全帽识别的图像及视频资料，适用于训练和测试相关视觉模型，提升工地等场景下的安全监控效能。 该资源包含一段视频及接近200张从视频里截取的图片，主要用于检测安全帽的测试。视频内容包括行人戴着不同颜色的安全帽（白色、黄色以及红色）、不戴安全帽或更换帽子的过程，并记录他们走过固定摄像头前的画面。
     
  • YOLOv5安全帽检测数据集-包含yolo和voc格式图片标注
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    简介：本数据集专为YOLOv5设计，聚焦于工地安全帽检测任务，提供详尽的图像及其标注文件（支持Yolo与VOC格式），助力优化模型性能。 YOLOV5安全帽检测数据集可以采用Yolo格式或VOC格式进行存储。这种数据集用于训练YOLOv5模型以识别图像中的安全帽。
     
  • 包含厨师帽和口罩检测的数据集+厨师帽单独检测
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    这是一个包含了戴有口罩的厨师以及仅佩戴厨师帽的人脸图像数据集，旨在为厨师帽与口罩的独立及联合检测提供训练资源。 该数据集分为两个部分：JPEGImages 和 Annotations。JPEGImages 文件夹包含超过 6400 张各种场景的图像，并且有大约1万个标注框。每张图片都使用 labelimg 工具进行了人工标注，对应的 xml 标注文件存放在 Annotations 文件夹中。 该数据集中的图片清晰、场景广泛，经过精心挑选和详细标注。适用于任何场景下的检测任务，可以作为识别是否有厨师帽口罩的模板数据集。在特定应用场景下，只需加入一些特定场景的数据即可满足需求。这节省了收集、筛选及人工标注图像的时间，并可以直接用于工程化应用中。
     
  • 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。
     
  • Yolov8数据集-安全帽、人脸、人体检测
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    本项目基于YOLOv8模型，专注于工业场景下的安全监测，涵盖安全帽识别、人脸识别及人体姿态检测三大模块，旨在提升工作场所的安全水平。 yolov8 数据集包含100张图片，用于检测安全帽、头和人三类目标。
     
  • 行人跌倒检测数据集，包含1500张图像和对应的XML标注文件
    优质
    本数据集包括1500张图像及对应XML文件，专为行人跌倒检测设计，适用于训练与评估相关算法模型。 行人跌倒检测数据集包含1500张行人跌倒图片及相应的标注文件（xml）。
     
  • 5973个安全帽数据集，已完成全部标注，包含图片及生成的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。
     
  • 包含十几种的视频和音频文件测试集
    优质
    本测试集包含了多种类型的视频及音频文件，旨在全面评估多媒体播放器、编码解码器及其他相关软件的功能与兼容性。 文件包含多种常见的视频格式（avi, wmv, mkv, mp4, mov, rm, 3gp, flv, mpg, rmbv, ogg...）和音频格式（wma, ape, flac, aac, mmf, amr, m4r, wav, mp3, wv...）。这些文件非常适合用于媒体开发测试，欢迎大家下载。
     
  • 人头与安全帽检测数据集6584张含VOC-YOLO标签
    优质
    本数据集包含6584张图像，专注于人头和安全帽识别，适用于YOLO及VOC格式模型训练与评估。 【实际项目应用】：智慧工地、安全帽佩戴情况统计等 【数据集说明】：本数据集用于安全帽佩戴检测，包含6584张图片，标签以voc（xml）与yolo（txt）两种格式提供，类别包括“helmet”和“head”，标注精确且数据量充足。该数据集适用于多种目标检测算法的直接使用，并已在智慧工地实际项目中应用。经过多次筛选、训练及验证后，算法拟合效果良好，确保了数据的质量与可靠性。
     
  • XML格式的安全帽检测数据集
    优质
    本数据集采用XML格式存储，专注于安全帽佩戴情况的智能识别与监控，旨在提升施工现场安全管理效率和准确性。 这段数据包含5240张XML格式的安全帽检测图片，其中包括helmet和head两类。