安全帽数据集是一个包含安全帽图像的数据集,通常用于计算机视觉中的目标检测和分类任务。这个数据集有以下用途: 安全监控和管理: 在工业、建筑工地或其他需要安全帽的场所,使用安全帽数据集可以训练监控系统,以便自动检测工人是否佩戴了安全帽。这有助于提高工作场所的安全性和管理效率。
这个数据集用于铁路工人目标检测,包含三个类别:反光衣(vest)、安全帽(helmet)和工人(worker)。 数据集描述 数据量:3220多张图像 类别: 0: 反光衣(vest) 1: 安全帽(helmet) 2: 工人(worker) 标注格式:YOLO格式 应用场景:铁路施工场景 数据集组织 假设你的数据集目录结构如下: 深色版本 railway_worker_detection...
悲欢**自饮上传37.43 MB文件格式rar 该资源中包含一段视频以及接近200张从视频里截取的图片,主要是用于检测安全帽的测试视频,包括若干行人戴着安全帽、不带安全帽、戴帽子的过程等并走过一固定的摄像头前面拍摄的画面。安全帽的颜色有白色黄色以及红色三类。 (0)踩踩(0) 所需:5积分...
每张jpg图片与每个json标注一一对应 labelme标注json格式,polygon多边形框,用于语义分割/实例分割应用 labelme标注json格式,rectangle矩形框,用于目标检测应用 智慧工地数据集 数据背景 建筑工地是一个复杂且动态的环境,涉及多种生产要素,如工人、机器和材料。及时准确地识别和管理这些要素对于提高工地的安全性和管理效率至...
本研究通过采用煤矿用本安型执法记录仪对煤矿井下打钻现场进行拍摄,并经过数据清洗、数据标注、专家抽检核查等步骤,构建了标准化的煤矿井下钻场目标检测数据集。本数据集包含了来自不同钻场和环境背景条件下的70948张图片,涵盖了夹持器、钻机卡盘、煤矿工人、矿井安全帽和钻杆等五类目标,并提供了PASCAL VOC格式的...