An open dataset for intelligent recognition and classification of abnormal condition in longwall mining

This work developed image dataset of underground longwall mining face (DsLMF+), which consists of 138004 images with annotation 6 categories of mine personnel, hydraulic support guard plate, large coal, towline, miners’ behaviour and mine safety helmet. All the labels of dataset are publicly available in YOLO format and COCO format.The dataset aims to support further research and advancement of the intelligent identification and classification of abnormal conditions for underground mining.

本研究构建了地下长壁工作面图像数据集（DsLMF+），该数据集包含138004张图像，标注涵盖煤矿井下人员、液压支架护板、大块煤炭、拖缆、矿工行为及矿用安全帽共6个类别。该数据集的所有标注均以YOLO格式与COCO格式公开可用。本数据集旨在为地下采矿异常工况的智能识别与分类研究及其技术发展提供支撑。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于长壁采矿异常条件智能识别与分类的开放图像数据集（DsLMF+），包含138,004张图像，标注了矿工、液压支架护板、大块煤等6个类别，标签以YOLO和COCO格式提供。它旨在支持地下采矿场景的计算机视觉研究，促进异常检测算法的开发，发布于2024年，文件大小为22.74 GB，采用CC0许可。