【安全帽佩戴检测 | 目标检测 | 工地安全、工业AI、智能安防】

安全帽佩戴检测是一个用于目标检测任务的YOLO格式计算机视觉数据集，数据集提供YOLO标准格式标注（.txt文件，class_id center_x center_y width height），支持YOLOv5/v8/v11等主流目标检测框架，可通过数据中国(data2.cn)免费下载。

安全帽佩戴检测

安全帽佩戴检测数据集是面向建筑施工场景的安全帽佩戴识别专业图像数据集，涵盖人员、安全帽、动物等类别，适用于YOLO系列目标检测模型的训练与部署，是施工现场安全管理与智能安防的刚需素材。

数据集标签信息

本数据集采用YOLO格式标注，覆盖施工现场安全监管的关键对象：

• person（人员：施工场地中的工作人员）
• hat（安全帽：工作人员头部佩戴的安全帽）
• dog（狗：施工场地中出现的动物）

数据集概览

• 数据集名称：安全帽佩戴检测
• 任务类型：目标检测（Object Detection）
• 标注格式：YOLO TXT 格式，已划分 train/val
• 应用领域：工地安全、工业AI、智能安防、安全巡检
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv9 / YOLOv10 / RT-DETR

适用场景

1. 施工现场智能监控：实时检测工人是否佩戴安全帽，自动预警违规行为
2. 安全生产巡检：在工地出入口、作业区域部署检测系统，辅助安全员巡检
3. 目标检测算法研究与优化：用于YOLO系列模型训练、迁移学习、数据增强策略验证
4. 智能安防系统集成：检测结果接入安防平台，实现远程监管与安全台账管理

数据集亮点

• 真实工地场景：图像来自实际施工现场，光照与角度多样，贴近部署环境
• 即开即用：YOLO格式标注，无需额外转换，下载后可直接开始模型训练
• 数据量充足：11507张图像，覆盖多种施工环境与人员姿态
• 广泛兼容：适配YOLOv5至YOLOv10全系列目标检测框架，支持迁移学习与微调

获取方式

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