工业安全监控识别 智慧工业工地安全防护检测数据集的训练及应用 通过训练出的个人安全防护装备检测数据集的权重 推理检测识别人 头 脸部 眼镜 口罩 面罩 马甲 安全帽安全服的检测与识别 穿戴检测数据集

工业安全监控识别 智慧工业工地安全防护检测数据集的训练及应用 通过训练出的个人安全防护装备检测数据集的权重 推理检测识别人 头 脸部 眼镜 口罩 面罩 马甲 安全帽安全服的检测与识别 穿戴检测数据集文章目录一、数据集情况二、类别编号与名称对照表三、典型应用场景四、适用模型与训练建议 一、数据集类别说明 二、数据集结构示例YOLO格式 三、创建 data.yaml 文件️ 四、环境搭建与依赖安装 五、训练模型Python脚本 六、推理测试一张图片 七、实时视频流或摄像头检测 八、性能评估验证集 九、模型导出为 ONNX / TensorRT / TFLite 等格式 十、训练结果保存路径说明 十一、应用场景建议✅ 应用方向仅供参考学习使用。以下文字及代码仅供参考学习使用。智慧工业防护数据集收集各种工业环境高质量图像 17类别voc和yolo格式标注 都有人头脸眼镜医用口罩面罩耳朵耳罩手部手套脚鞋安全马甲工具安全帽医用服装安全服17类别智慧工业工地安全防护合规检测数据集数据集包含17个类别为VOC和YOLO格式图像最大分辨率8192x5462最小1920x1080以下是“智慧工业工地安全防护合规检测数据集”一、数据集情况项目内容数据集名称智慧工业工地安全防护合规检测数据集包含类别数17 类标注格式VOCXML、YOLOTXT图像分辨率范围最小 1920×1080最大 8192×5462数据集大小约 14GB标注实例总数超过 70,000 个二、类别编号与名称对照表编号中文名称英文名称0人Person1头Head2脸Face3眼镜Glasses4医用口罩Medical Mask5面罩Face Shield6耳朵Ear7耳罩Ear Muffs8手部Hand9手套Gloves10脚Foot11鞋Shoes12安全马甲Safety Vest13工具Tool14安全帽Safety Helmet15医用服装Medical Clothing16安全服Safety Suit三、典型应用场景✅ 工业场景下的安全穿戴合规性检测 多部位识别用于行为分析或人员追踪 支持构建多任务模型人脸/头部检测 口罩识别 安全帽识别 手套识别等️ 适用于建筑工地、工厂车间、能源设施等高危作业环境中的智能监控系统四、适用模型与训练建议支持的目标检测框架YOLO系列YOLOv5/v8/v10Faster R-CNNSSD推荐用途构建细粒度人员安全防护检测系统开展多标签人体部件识别研究进行高分辨率图像目标检测算法优化实验你提供的智慧工业防护数据集是一个非常实用的目标检测数据集适用于工业安全场景下的深度学习模型开发。该数据集包含17类防护装备和人体部位支持 VOCXML和 YOLOTXT格式非常适合用于构建多目标工业安全防护检测系统。 一、数据集类别说明以下是该数据集的 17 类别列表编号类别名称0人person1头部head2面部face3眼镜glasses4医用口罩mask5面罩visor6耳朵ear7耳罩earphone8手部hand9手套glove10脚foot11鞋shoe12安全马甲vest13工具tool14安全帽helmet15医用服装medical_clothes16安全服safety_suit 二、数据集结构示例YOLO格式industrial_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ └── labels/ ├── train/ ├── val/ └── test/每个.txt文件内容如下每行对应一个对象class_id x_center y_center width height示例14 0.51 0.49 0.18 0.22 三、创建data.yaml文件在项目根目录下创建一个名为industrial_data.yaml的配置文件# industrial_data.yamltrain:./industrial_dataset/images/trainval:./industrial_dataset/images/valtest:./industrial_dataset/images/testnc:17# 类别数量names:[person,head,face,glasses,mask,visor,ear,earphone,hand,glove,foot,shoe,vest,tool,helmet,medical_clothes,safety_suit]️ 四、环境搭建与依赖安装pipinstallultralytics opencv-python 五、训练模型Python脚本使用 YOLOv8 模型进行训练fromultralyticsimportYOLO# 加载预训练的 YOLOv8m 模型适合中等规模数据集modelYOLO(yolov8m.pt)# 可选 yolov8n / s / m / l / x# 开始训练resultsmodel.train(dataindustrial_data.yaml,# 数据集配置文件路径epochs150,# 训练轮数imgsz640,# 图像尺寸batch16,# 批大小根据显存调整nameindustrial_yolo_train,# 训练输出目录名projectindustrial_detector,# 项目文件夹名device0iftorch.cuda.is_available()elsecpu# 使用 GPU) 六、推理测试一张图片训练完成后可以用训练好的权重文件对单张图片进行预测# 加载最佳权重modelYOLO(runs/detect/industrial_yolo_train/weights/best.pt)# 对单张图片进行推理resultsmodel.predict(sourceindustrial_dataset/images/val/your_image.jpg,showTrue,conf0.25)forresultinresults:boxesresult.boxesprint(boxes)# 打印检测框信息 七、实时视频流或摄像头检测如果你想要在摄像头或视频中实时检测工业防护设备可以使用以下代码# 使用摄像头capcv2.VideoCapture(0)whilecap.isOpened():ret,framecap.read()ifnotret:breakresultsmodel(frame)annotated_frameresults[0].plot()cv2.imshow(Industrial Safety Detection,annotated_frame)ifcv2.waitKey(1)0xFFord(q):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows() 八、性能评估验证集你可以使用以下命令对验证集进行评估yolotaskdetectmodevalmodelruns/detect/industrial_yolo_train/weights/best.ptdataindustrial_data.yaml这将输出mAP0.5Precision / RecallF1-scoreBox loss 和 Object loss 九、模型导出为 ONNX / TensorRT / TFLite 等格式YOLOv8 支持多种格式导出便于部署到不同平台yoloexportmodelruns/detect/industrial_yolo_train/weights/best.ptformatonnx支持的格式有格式命令ONNXformatonnxTensorRTformatengineTensorFlow SavedModelformatsaved_modelTFLiteformattfliteCoreMLformatcoreml 十、训练结果保存路径说明训练完成后YOLO 会自动将以下内容保存在runs/detect/industrial_yolo_train/目录中runs/detect/industrial_yolo_train/ ├── weights/ │ ├── best.pt # 最佳权重 │ └── last.pt # 最后一次 epoch 的权重 ├── results.csv # 每轮的指标记录 ├── results.png # 指标曲线图 └── train_batch*.jpg # 训练时增强后的样本图像 十一、应用场景建议✅ 应用方向场景描述工业安全监控实时检测工人是否穿戴安全装备智能巡检机器人自动识别未佩戴安全帽、手套等行为边缘计算部署在 Jetson Nano 或 Coral Dev Board 上运行轻量级模型报警系统集成结合语音或短信通知提醒违规行为多模态分析结合热成像或红外图像提升夜间检测能力仅供参考学习使用。