智慧厨房不规范行为检测数据集VOC+YOLO格式7510张9类别.docx

智慧厨房不规范行为检测数据集是以Pascal VOC格式和YOLO格式组织的，包含了7510张高分辨率的jpg图片及其对应的标注信息。数据集中的标注类别共9种，分别为手套、口罩、口罩不规范佩戴、无手套、无帽子、无口罩、手持手机、帽檐向后和帽檐向前。每张图片都配有一个VOC格式的xml文件和一个YOLO格式的txt文件，通过矩形框标识出图片中相应不规范行为的位置。 该数据集的标注工具为labelImg，是常用的手动标注工具，能够帮助研究者快速准确地在图像中进行目标框的标注。标注规则相对简单明了，只需使用矩形框对图像中的不规范行为进行标注。数据集中涵盖了7510张图像，每张图像都包含对应的标注文件，没有分割路径信息，不包含训练模型或权重文件，也不保证模型精度。 9个标注类别涉及了厨房工作人员在卫生和个人防护方面的常见不规范行为，这些行为包括个人防护装备（PPE）的缺失或不当使用。例如，手套（gloves）和口罩（mask）的正确佩戴是防止食物污染和病毒传播的重要措施，而口罩不规范（mask_improperly）标注类别则涵盖了口罩佩戴不正确的情况。无手套（no_gloves）、无帽子（no_hat）和无口罩（no_mask）的标注类别涉及缺少相应防护装备的情况。手持手机（phone）在操作过程中被认为是一种不卫生的行为，可能造成食物污染。而帽檐向后（visor_back）和帽檐向前（visor_forward）则关注厨师帽佩戴是否规范。 数据集中的标注总框数达到了62832个，这意味着每张图片平均有8.37个矩形框用于标注不同的不规范行为。在各个类别中，部分标注框数量差异较大，如visor_back类别框数最多，而mask_improperly的框数相对较少。这种差异可能反映了在实际厨房操作中某些不规范行为出现的频率更高。 这个数据集为研究人员提供了一个实用的资源，用于训练和评估针对厨房环境下的不规范行为检测模型。通过对这些数据的分析和模型的训练，可以进一步提高厨房工作人员的安全意识和卫生习惯，减少食物安全风险，增强厨房作业的安全性。