建筑工地安全环境识别分析数据|工地安全监测数据集|计算机视觉数据集

该数据主要用来捕捉工地上对于未佩戴安全帽、吸烟、打架、未穿发光背心等违规行为，如发现违规行为会马上产生告警，可以及时保证制止违规行为，保证工地文明施工和安全施工。后续也可以通过告警数据分析，可以对违规率超标的工地进行处罚和安全教育，加强工地安全保障。安全帽检测算法：使用目标检测算法，如YOLO或Faster R-CNN，对图像或视频中的人员进行检测。对检测到的人员区域进行特征提取，如使用卷积神经网络（CNN）提取人脸区域。利用分类器或深度学习模型判断人员是否佩戴安全帽。训练这样的模型需要一组带有标注的图像数据集。
吸烟检测算法：利用目标检测算法检测图像或视频中的人员。对检测到的人员区域进行特征提取，如利用CNN提取人脸区域。使用分类器或深度学习模型判断人员是否吸烟。同样，这需要训练模型的图像数据集。
打架检测算法：使用行为识别算法，如长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）对图像序列或视频进行分析。提取图像序列中的人员姿态、动作等特征。使用分类器或深度学习模型判断是否存在打架行为。同样，这需要训练模型的图像、视频数据集。
发光背心检测算法：利用目标检测算法检测工地上的人员。对检测到的人员区域进行特征提取，如利用CNN提取人脸区域，并进一步判断是否穿着发光背心。使用分类器或深度学习模型进行背心佩戴判断。同样，训练这样的模型需要带有标注的图像数据集。

AI搜集汇总

数据集介绍

特点

该数据集是建筑工地安全环境识别分析数据，包含1001条记录，用于检测工地违规行为如未戴安全帽、吸烟等，并通过告警系统保障施工安全。数据来源于企业，已在浙江省知识产权区块链公共存证平台存证。