智慧工业工地安全防护检测数据集 | 工业安全 防护装备检测 安全帽识别 口罩检测 9097期
数据集概述
本数据集专注于工业场景下个人安全防护装备（PPE）的视觉检测与合规性判断，服务于工地安全监控、智能巡检及高危作业环境管理。数据涵盖17类人体部位与防护装备，适配安全穿戴合规检测、行为分析及多任务模型开发等应用。
数据集核心信息
| 数据要素 | 详细说明 |
|---|---|
| 类别 | 共 17 类（详见下方列表） |
| 格式 | 支持 VOC （XML）与 YOLO（TXT）两种标注格式 |
| 图像分辨率 | 最小 1920×1080 ，最大 8192×5462 |
| 数据量 | 约 14 GB |
| 标注实例总数 | 超过 70000 个 |
| 应用价值 | 1. 安全合规 ：实时检测工人是否穿戴安全帽、口罩、手套等防护装备，辅助工地安全管理。 2. 智能巡检 ：为巡检机器人或固定监控提供多部位识别能力，替代人工巡查。 3. 行为分析 ：通过人体部位检测，支持人员姿态分析与危险行为预警。 4. 多任务研究：支持构建细粒度人员防护检测、多标签人体部件识别等综合模型。 |
完整类别列表（共17类）
| 编号 | 中文名称 | 英文名称 | 编号 | 中文名称 | 英文名称 |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 人 | person | 9 | 手套 | glove |
| 1 | 头 | head | 10 | 脚 | foot |
| 2 | 脸 | face | 11 | 鞋 | shoe |
| 3 | 眼镜 | glasses | 12 | 安全马甲 | vest |
| 4 | 医用口罩 | mask | 13 | 工具 | tool |
| 5 | 面罩 | visor | 14 | 安全帽 | helmet |
| 6 | 耳朵 | ear | 15 | 医用服装 | medical_clothes |
| 7 | 耳罩 | earphone | 16 | 安全服 | safety_suit |
| 8 | 手部 | hand |
数据三要素解析
类别与防护装备覆盖
- 数据集定义 17 类目标，覆盖 人体部位 （人、头、脸、耳、手、脚）、防护装备 （眼镜、口罩、面罩、耳罩、手套、鞋、安全马甲、安全帽、医用服装、安全服）及 作业工具（工具）。
- 类别设置兼顾了人体关键部位与防护装备，有助于模型理解"人-装备"的关联关系，判断穿戴合规性。
- 标注实例总数超过 70000 个，平均每张图像含多个目标，属密集标注场景。
数据规模与分辨率
- 数据量约 14 GB，图像分辨率跨度大（1920×1080 至 8192×5462），覆盖了从常规监控到高精度巡检的多种成像条件。
- 高分辨率图像有利于识别口罩、眼镜等小型防护装备的细节特征。
格式与配套资源
- 同时提供 VOC （XML）与 YOLO（TXT）双格式标注，灵活适配不同目标检测框架。
- 附赠完整的 data.yaml 配置文件示例 、YOLOv8训练脚本 、推理与评估代码 、模型导出命令（ONNX/TensorRT/TFLite等），支持从训练到部署的全流程。
- 提供实时视频流检测代码，支持摄像头接入，便于现场部署验证。
知识普及：工业安全防护检测的技术要点
- 多部位与装备的关联：模型不仅需检测单个目标，还需理解装备与人体的空间关系。例如，安全帽应位于头部上方，口罩应覆盖面部。这种关联可用于判断穿戴是否规范。
- 小目标与遮挡：眼镜、口罩、耳罩等装备尺寸较小，且可能被遮挡。建议采用高分辨率输入与多尺度特征融合策略。
- 类别不平衡：不同装备的出现频率差异较大（如安全帽常见，耳罩少见），训练时可采用类别加权损失或过采样策略。
- 应用闭环：检测结果可触发告警、记录违规行为、生成安全报告，集成到工地安全管理系统中，实现"检测-告警-整改"的闭环管理。
快速开始（代码示例）
1. 准备配置文件 (industrial_data.yaml)
yaml
train: ./industrial_dataset/images/train
val: ./industrial_dataset/images/val
test: ./industrial_dataset/images/test
nc: 17
names: ['person', 'head', 'face', 'glasses', 'mask', 'visor', 'ear', 'earphone',
'hand', 'glove', 'foot', 'shoe', 'vest', 'tool', 'helmet',
'medical_clothes', 'safety_suit']2. 启动 YOLOv8 训练
python
from ultralytics import YOLO
import torch
model = YOLO('yolov8m.pt')
results = model.train(
data='industrial_data.yaml',
epochs=150,
imgsz=640,
batch=16,
name='industrial_yolo_train',
project='industrial_detector',
device=0 if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
)3. 实时视频流检测
python
import cv2
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('runs/detect/industrial_yolo_train/weights/best.pt')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
results = model(frame)
annotated_frame = results[0].plot()
cv2.imshow('Industrial Safety Detection', annotated_frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()标签
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