SafetyHelmetWearing-Dataset|安全帽检测数据集|计算机视觉数据集

安全帽佩戴检测数据集，用于安全帽佩戴和人类头部检测。包含7581张图像，其中有9044个佩戴安全帽的对象（正例）和111514个未佩戴安全帽的头部对象（负例）。数据集中的正例对象来自谷歌或百度，并使用LabelImg手动标注。部分负例对象来自SCUT-HEAD数据集，并进行了修正以适应Pascal VOC格式。

The safety helmet wearing detection dataset is designed for the detection of safety helmet wearing and human heads. It comprises 7,581 images, including 9,044 instances of individuals wearing safety helmets (positive examples) and 111,514 instances of heads without safety helmets (negative examples). The positive examples in the dataset are sourced from Google or Baidu and have been manually annotated using LabelImg. Some of the negative examples are derived from the SCUT-HEAD dataset and have been adjusted to conform to the Pascal VOC format.

原始信息汇总

安全帽佩戴检测数据集概述

数据集介绍

• 名称: SafetyHelmetWearing-Dataset（安全帽佩戴检测数据集）
• 用途: 用于安全帽佩戴和人类头部检测
• 数据量: 包含7581张图像，其中9044个安全帽佩戴对象（正例）和111514个正常头部对象（未佩戴或负例）
• 标注工具: 使用LabelImg手动标注
• 数据来源: 正例对象来自Google或Baidu，负例对象部分来自SCUT-HEAD数据集
• 格式: 数据集格式遵循Pascal VOC标准

数据集与模型下载

• 数据集下载链接:
  • BaiduDrive
  • GoogleDrive
• 模型下载链接:
  • BaiduDrive
  • GoogleDrive
• 基准测试结果:

  模型	darknet	mobile1.0	mobile0.25
  map	88.5	86.3	75.0

数据集使用

• 标注格式: 遵循Pascal VOC格式，包含Annotations、ImageSets和JPEGImages目录
• 对象类别: 包含两个类别，"hat"（正例，佩戴安全帽）和"person"（负例，未佩戴）

如何运行

• 依赖: 需要安装MXNet, GluonCV, OpenCV
• 测试方式:
  • 方式一: 使用预训练模型，通过命令python test_yolo.py进行测试
  • 方式二: 使用MXNet符号模型进行推理，通过命令python test_symbol.py进行测试

训练指南

• 数据集路径设置: 在train_yolo.py中设置数据集路径，例如D:VOCdevkitVOC2028
• 训练命令示例: python train_yolo.py --batch-size 4 -j 4 --warmup-epochs 3

注意事项

• 训练问题: 训练YOLO时可能遇到梯度爆炸问题，建议使用更多的预热周期或较小的学习率
• 性能优化: 增加-j参数值可以利用多核CPU提高训练速度
• 平台兼容性: 在Windows上训练可能遇到程序阻塞问题，Linux上需确保有足够的共享内存

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SafetyHelmetWearing-Dataset（安全帽佩戴检测数据集，SHWD）的构建过程严谨而细致。该数据集包含了7581张图像，其中9044个对象为佩戴安全帽的正样本，111514个对象为未佩戴安全帽的负样本。正样本主要通过谷歌和百度搜索引擎获取，并由人工使用LabelImg工具进行标注。负样本则来源于SCUT-HEAD数据集，经过修复原始数据中的错误，使其能够直接加载为标准的Pascal VOC格式。

特点

SafetyHelmetWearing-Dataset的显著特点在于其样本的多样性和标注的精确性。数据集不仅涵盖了大量的正负样本，确保了训练模型的广泛适用性，还通过人工标注和数据修复，保证了标注质量的高标准。此外，数据集提供了预训练模型，支持多种网络架构，如darknet、mobile1.0和mobile0.25，便于用户根据需求选择合适的模型进行推理和训练。

使用方法

使用SafetyHelmetWearing-Dataset时，用户需确保安装了MXNet、GluonCV和OpenCV等依赖库。数据集的标注格式为Pascal VOC，包含'hat'和'person'两个类别。用户可以通过下载预训练模型，使用'test_yolo.py'或'test_symbol.py'脚本进行推理。训练时，用户需设置数据集路径，并根据需要调整训练参数，如批量大小、预热轮数等。数据集的灵活性和预训练模型的提供，使得其在安全帽佩戴检测任务中具有广泛的应用前景。

背景与挑战

背景概述

在工业安全领域，安全帽的佩戴检测是确保工人安全的关键环节。SafetyHelmetWearing-Dataset（SHWD）数据集由南京视觉动力公司创建，旨在提供一个用于安全帽佩戴检测和人头检测的综合数据集。该数据集包含7581张图像，其中9044个对象为佩戴安全帽的正样本，111514个对象为未佩戴安全帽的负样本。数据集的构建过程中，正样本主要通过谷歌和百度搜索引擎获取，并使用LabelImg工具进行手动标注；负样本则来源于SCUT-HEAD数据集，并进行了修正以符合Pascal VOC格式。SHWD数据集的发布，为安全帽佩戴检测算法的研究提供了丰富的资源，推动了工业安全领域的技术进步。

当前挑战

尽管SHWD数据集在安全帽佩戴检测领域具有重要意义，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的标注工作量大，手动标注过程中可能引入人为误差，影响数据质量。其次，数据集的多样性问题，尽管包含了大量样本，但可能仍不足以覆盖所有实际应用场景，特别是在复杂环境下的检测效果有待验证。此外，数据集的训练和测试过程中，模型可能会遇到梯度爆炸等问题，需要通过调整超参数和优化训练策略来解决。最后，数据集的实际应用中，如何在高密度人群或大尺寸图像中准确检测安全帽佩戴情况，仍是一个亟待解决的技术难题。

常用场景

经典使用场景

在工业安全领域，SafetyHelmetWearing-Dataset（安全帽佩戴检测数据集）被广泛用于训练和验证安全帽佩戴检测模型。该数据集包含7581张图像，其中9044个对象为佩戴安全帽的正样本，111514个对象为未佩戴安全帽的负样本。通过这些数据，研究人员可以开发出高效的安全帽佩戴检测算法，以确保工人在危险环境中的安全。

实际应用

在实际应用中，SafetyHelmetWearing-Dataset被用于开发和部署安全帽佩戴检测系统，广泛应用于建筑工地、矿山、工厂等高风险工作场所。这些系统能够实时监控工人的安全帽佩戴情况，及时发出警告或采取措施，从而有效减少因未佩戴安全帽导致的事故发生率，保障工人的生命安全。

衍生相关工作

基于SafetyHelmetWearing-Dataset，研究人员开发了多种安全帽佩戴检测模型，并在多个学术会议和期刊上发表了相关论文。此外，该数据集还激发了其他领域的研究，如行人检测、物体识别等，推动了计算机视觉技术的广泛应用和发展。