挖掘机作业斗齿识别分析数据|挖掘机安全数据集|目标检测数据集

该数据主要用来捕捉挖掘机在作业过程中斗齿断裂或脱落的情况，如发现上述情况，则通过声光报警来提醒作业人员及时处理。斗齿断裂或脱落不仅会影响生产进度，还可能对操作人员和设备安全造成威胁。该算法可广泛用于挖机作业现场如建筑工地、道路施工、矿山开采、堆场物流等场景。通过斗齿识别分析预警，可以及时发现并处理斗齿断裂或脱落问题，减少事故风险，保障作业和人员安全。采用目标检测方法（如常见的深度学习检测框架）对视频中的挖掘机进行分析。首先，对输入图像或视频帧I进行处理，以识别感兴趣的候选区域B=D(I)。在检测到某个特定区域b∈B后，通过分类函数S(b)确定其属性状态s_b=S(b)，其中状态类别包含多个明确定义的情况。若判定为某特定属性（例如“空斗”状态），则进一步对其细节特征进行深入分析，识别并提取该区域内的斗齿集合T_b=detect_teeth(b)。随后计算每个斗齿单元的特定度量l_t=length(t)和相邻斗齿单元的距离d(t_i,t_(i+1))=distance(t_i,t_(i+1))，以评估其状态是否存在异常。当斗齿单元的某项特定指标低于相应基准的设定比例阈值时，可能存在异常，如断裂或磨损。同样地，当相邻斗齿单元之间的某项关系指标超出正常范围的设定比例时，可能表明存在斗齿缺失或脱落的情况。训练此类模型需要一组带标注的图像数据集，其中标注类别包括“满斗状态”、“空斗状态”、“正常斗齿”、“异常斗齿”以及“未知状态斗齿”。为了增强算法在复杂环境中的稳定性，数据集还应包含不含铲斗的背景图片。

AI搜集汇总

数据集介绍

特点

该数据集包含591条挖掘机作业斗齿状态记录，每日更新，用于识别斗齿断裂或脱落情况，保障作业安全。应用场景广泛，包括建筑工地、矿山开采等。