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安全帽、反光衣及工作服检测数据集

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简介:
本数据集包含各类安全帽、反光衣及工作服的详细检测信息,旨在提升工业环境下个人防护装备识别精度与效率。 该数据集分为两个部分:JPEGImages 和 Annotations。JPEGImages 文件夹包含超过 3400 张不同场景的图像,其中共有 5700 多个安全帽标注框、2500 多个反光衣标注框和 1000 多个工作服标注框。每张图片都经过了人工使用 labelimg 工具进行详细标注,并将对应的 xml 文件放在 Annotations 文件夹中。 该数据集的图像清晰,场景广泛且精心挑选,适用于任意环境下的安全帽、反光衣及工作服检测任务。作为模板数据集,它可以帮助用户在特定应用场景下快速添加少量特定场景的数据以满足需求,从而节省收集和标注图片的时间,并直接应用于实际工程中。

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客服
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    本数据集包含各类安全帽、反光衣及工作服的详细检测信息,旨在提升工业环境下个人防护装备识别精度与效率。 该数据集分为两个部分:JPEGImages 和 Annotations。JPEGImages 文件夹包含超过 3400 张不同场景的图像,其中共有 5700 多个安全帽标注框、2500 多个反光衣标注框和 1000 多个工作服标注框。每张图片都经过了人工使用 labelimg 工具进行详细标注,并将对应的 xml 文件放在 Annotations 文件夹中。 该数据集的图像清晰,场景广泛且精心挑选,适用于任意环境下的安全帽、反光衣及工作服检测任务。作为模板数据集,它可以帮助用户在特定应用场景下快速添加少量特定场景的数据以满足需求,从而节省收集和标注图片的时间,并直接应用于实际工程中。
  • 与头盔识别
    优质
    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。
  • 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的开源
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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。
  • 图像标签1
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    本数据集包含大量安全帽检测相关的图像及其对应标签,旨在促进工业场景中人员安全防护设备的有效识别与监测研究。 本数据集包含约5000张图片。安全帽是作业场所头部防护的重要用品,在施工过程中能有效保护佩戴者的头部免受坠落物或飞溅物体等意外伤害。然而,由于不正确使用或者未按规定佩戴安全帽等原因导致的安全事故频发,这些事故发生后不仅给家庭带来巨大痛苦,也对企业的利益造成严重损失。因此,如何促使员工规范地佩戴安全帽,并保障企业和个人的共同利益成为了长期追求的目标。鉴于此,研究用于监测是否正确佩戴安全帽的相关算法具有重要的实用价值和广泛的应用前景。
  • XML格式的
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    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。
  • YOLO佩戴
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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
  • 第一部分
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    安全帽检测数据集第一部分包含了多种工业场景下的图像和标注信息,旨在提升穿戴安全装备人员的识别准确率,保障生产作业安全。 安全帽检测数据集 part1 包含可视化脚本,共两部分。第二部分的链接已省略。
  • 第二部分
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    本数据集为《安全帽检测数据集》系列第二部分,包含大量标注图片,旨在提升工地安全帽佩戴情况识别准确率。 安全帽检测数据集 part2 包含两部分。第一部分的相关内容已提供。