电力高空作业安全检测（2）数据集构建

 

数据集构建的重要性

在电力高空作业安全检测领域，利用 计算机视觉技术 进行安全监测需要大量的图像数据，这些数据需要准确标注不同的安全设备与作业人员行为。只有构建出包含真实场景的高质量数据集，才能通过深度学习等算法对高空作业中的潜在安全隐患进行准确识别和预警。尤其是在电力高空作业中，识别工人的 安全装备（如安全带、工作服、头盔等）以及 作业人员本身 是提高安全监测水平的关键。

数据采集与标注

为了进行电力高空作业的安全检测，本研究构建了一个专门的数据集，包含了大量来自不同电力高空作业现场的图像。这些图像不仅真实反映了作业现场的具体情况，还包含了不同角度、不同光照下的作业场景，具备了广泛的适用性。

在数据集构建过程中，采集了 电力高空作业下工人 的实际图片，确保场景的多样性与代表性。数据的采集覆盖了不同的作业任务，如设备安装、线路检修、维护等，确保了数据集的全面性与多样性。

标注类别

为便于后续的模型训练与分析，数据集中的图像进行了精准的 数据标注。本次数据集标注涉及四个主要类别，具体如下：

1. 安全带 (belt)：标注作业人员是否佩戴了安全带，这是确保作业人员生命安全的关键装备之一。
2. 工作服 (clothes)：标注作业人员的工作服是否符合安全规范，是否佩戴了防护服，确保作业人员的身体在高空作业时得到有效保护。
3. 头盔 (helmet)：标注作业人员是否佩戴头盔，以防止高空坠物伤害作业人员。
4. 作业人员 (person)：标注作业人员的存在与位置，确保能够准确识别作业人员是否处于安全状态，是否符合作业规定。

标注工具与流程

为了确保数据标注的准确性与高效性，本研究使用了专门的 标注工具，并依靠人工智能辅助标注技术来提高工作效率。数据标注过程中，团队成员对每一张图像进行细致的标注工作，确保标注内容与实际情况高度一致。

数据集的应用

通过构建这样一个具有高质量标注的数据集，我们能够为后续的 深度学习模型训练 提供基础数据。这些数据将用于训练 图像识别算法，以识别作业人员的安全装备情况及作业环境，从而实现对电力高空作业安全状态的自动监测和预警。同时，该数据集也可以作为研究人员在 电力高空作业监测系统 开发中的基础数据支持，帮助优化安全监测系统的性能。