智慧工地数据集3065张反光衣安全帽行人检测数据集含voc和yolo格式两种标签(工地监控多视角多场景抓拍).zip 【实际应用】 智慧工地项目、反光衣穿戴检测、安全帽佩戴检测、人员入侵抓拍告警等 【数据集说明】 数据集一共3065张，标签包含yolo格式(txt)和voc格式(xml)，标注工具LabelImg手工标注，标注精准，背景丰富、多视角监控拍摄，多种目标检测算法可直接使用(如YOLO系列、ssd、centernet、pp-yolo、yoloX、PP-picoDet等等)。 真实工地监控摄像头拍摄采集，视角及背景多样化，标注精准无误，实际项目所用，算法拟合很好，质量可靠。由于上传资源大小限制，该资源上传了部分图片数据，完整图片资源中附有百度云下载链接。 【备注】 只分享高质量实际项目数据集，请放心下载，不要与乱七八糟数据比较，所有图片实际工地监控真实拍摄，具有很高的实用价值！使用过程有问题随时沟通。

包括内容： 001 - TCIIA 2022 智慧工地建设规范 002 - TCIIA 2022 智慧工地应用规范 003 - TCIIA 2022 智慧工地总体规范 004 - DB3401T 253-2022 智慧工地建设技术规范 005 - 省级智慧工地政府监管信息系统 建设指南 006 - 数字建筑发展白皮书（2022年4月）- 全44页 007 - 智慧工地平台 远程高清视频监控设备安装及功能要求 008 - 公路工程智慧工地建设技术规程 - 全36页 - CECS 009 - XJJ148-2022 智慧工地建设技术标准 010 - 智能建造推进背景 02 智能建造技术应用实践 等等共30份规范材料。

建筑工程建设具有明显的生产规模大宗性与生产场所固定性的特点。建筑企业70%左右的工作都发生在施工现场，施工阶段的现场管理对工程成本、进度、质量及安全等至关重要。同时随着工程建设规模不断扩大，工艺流程纷繁复杂，如何搞好现场施工现场管理，控制事故发生频率，一直是施工企业、政府管理部门关注的焦点。但是由于传统的施工现场管理具有劳动密集和管理粗放特性，导致以下问题尤为突出： 安全意识薄弱、安全教育走过场，现场安全检查效率低 工地现场人员组成复杂，施工人员流动性强，管理难度大 工程现场施工机械安全事故频发，人员伤亡事故损失大 施工过程环境污染监测困难，预防效果不明显 施工场地环境复杂，人员监管成本大，问题回溯难

此方案全面解析了现阶段智慧工地所包含的各大场景要素从底层智能监控设备到中间的物联网和数据平台再到上层各个智慧场景应用都做了详细充分的说明是一份难得的全面介绍建筑工地智慧化应用的方案材料。

系统具备全景高质量录像功能，国际标准编码压缩格式，采用H.264编码，录像质量1080P，帧率：15fps-25fps，码流：2Mbps~6Mbps，系统也可以提供高清晰视频流，码率不低于768K，可以对所监控车道的实时情况进行全天24小时录像、系统可以实时监控路段的交通运行状态，对于监测路口出现的交通拥堵、交通事故等异常交通事件进行全天候高清视频录像，录像记录要求能清晰的反映事件过程和事件细节。 系统也可根据用户需要提供针对高速球机的监控视频数字全景监控，可以方便用户全方位根据需要查看该监控点附件的情况

依托AI深度学习算法对现场图像、视频中的人、车、物、行为等进行检测与识别分析，如人脸识别、车辆识别、安全帽佩戴识别等。

建筑智慧工地管控（Html模板、大数据模板、大屏echarts模板）.zip

中控智慧工地通道管理系统

随着城市建设的不断深入，各种建设工程规模不断扩大，面对建设工地面积大、人员多、设备物资分散、管理作业流程琐碎的特点，采用传统的人工巡视、手工纸介质记录的工作方式，已无法满足大型项目管控的要求。利用信息化手段实现监管模式的创新，解决建设工程中出现的“监管力度不强，监管手段落后”等难题，成为项目建设管理方的必然选择。

智慧工地项目 1、基于YOLOV5安全帽检测系统及危险区域入侵检测告警系统_带GUI界面（包含python源码+项目说明）。 2、该项目是使用 YOLOv5 算法来实现在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。 运用yolov5网络进行工人安全帽检测以及危险区域入侵检测，将报警信息通过微信公众号推送给安全员或者项目负责人。 3、使用的pytorch深度学习框架，python语言编写。 源码中带有pyqt5写的GUI界面，界面按钮名称可以自定义。 资源中含有项目详细操作文档介绍，建议根据项目说明来一步步操作。 【备注】使用过程有问题，请留言或者私信博主！