根据提供的信息，这份数据集主要是用于训练智能监控和智能安防系统中的目标检测算法，特别是YOLO（You Only Look Once）算法。YOLO是一种流行的目标检测算法，它可以在视频流或图像中快速准确地识别出多个对象。该数据集包含2000张图片，这些图片都有一个共同的特点，即在其中非机动车的驾驶员没有佩戴安全帽。 为了进行YOLO训练，数据集需要经过严格的标注过程，其中包括对每张图片中的非机动车驾驶员没有戴安全帽的情况进行标注。标注通常会指出非机动车的位置、驾驶员的位置以及是否佩戴安全帽等信息。这样的标注使得YOLO算法能够学习到在各种场景下，如何识别非机动车驾驶员是否佩戴安全帽。 数据集中的图片可能涵盖了多种环境和光照条件，确保了训练模型的泛化能力。例如，可能包括了不同的天气状况、不同的时间段、不同背景下的图片等。这样可以训练出一个鲁棒性强的模型，无论在什么情况下都能准确地检测出非机动车驾驶员是否佩戴安全帽。 对于智能监控和智能安防来说，这样的数据集是非常重要的。通过检测非机动车驾驶员是否佩戴安全帽，可以及时发现安全隐患，并采取相应的预防措施。例如，在城市交通监控中，及时地识别出未戴安全帽的非机动车驾驶员，相关管理部门可以及时地进行警告或教育，以减少交通事故的发生。 此外，这份数据集还具有广泛的应用场景，不仅限于交通监控，还可以用于其他需要检测个人防护装备穿戴情况的领域。例如，在工厂的监控系统中，可以利用此数据集训练模型来监控工人是否佩戴了安全帽，从而提高生产安全。 这份数据集是针对非机动车安全帽佩戴情况的YOLO训练专用集，它对于提高智能监控系统的安全检测能力具有重要的实际意义。通过对这些图片数据的学习，YOLO算法可以更有效地用于实时监控系统，提高安全监管的效率和效果。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144165259 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：4141 标注数量(xml文件个数)：4141 标注数量(txt文件个数)：4141 标注类别数：4 标注类别名称:["bicycle","electricvehicle","person","tricycle"] 每个类别标注的框数： bicycle 框数 = 5363 electricvehicle 框数 = 10328 person 框数 = 11048 tricycle 框数 = 1623 总框数：28362 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

非机动车未带安全帽检测数据集是一套完整的图像数据集，主要用于机器学习和深度学习模型的训练和验证，特别是用于计算机视觉领域中的目标检测和识别任务。该数据集采用Pascal VOC格式和YOLO格式，为研究者和开发者提供了便利，便于他们利用这些格式训练模型和进行算法的开发。 VOC格式是一种广泛使用的数据集格式，它由图片文件、XML格式的标注文件和图片信息构成。每张图片都对应一个XML文件，XML文件中详细描述了图片中的对象信息，包括对象的位置和类别等。YOLO格式则是另一种适合实时目标检测系统使用的数据标注格式，它通常包含文本文件，每个文本文件中记录了对应图片中检测到的所有对象的坐标和类别。 本数据集包含了1000张jpg格式的图片，每张图片都包含一个XML文件和一个YOLO格式的文本文件。数据集的图片分辨率统一为1280x720，这有助于保证了数据的一致性和可用性。图片内容涉及了四个类别，分别是：未戴安全帽的行人、戴安全帽的行人、摩托车以及未戴安全帽的非机动车。这些类别分别对应了不同的安全检测需求，例如，保障非机动车骑行者的安全和规范。 在数据集中，每个类别都有一定数量的标注框，用于界定图像中相应类别的目标。例如，“未戴安全帽”的类别框数为1039，而“摩托车”的类别框数为1792。总框数达到4652，这表明数据集对不同场景和目标的覆盖较为全面。 数据集的标注工作使用了名为labelImg的工具完成。labelImg是一个流行的开源标注工具，能够快速地在图片上绘制矩形框，并附上类别标签。这样的标注方式不仅保证了标注的准确性，而且操作简单，适合快速进行数据标注。 需要特别注意的是，数据集的提供者明确表示，使用该数据集所训练出的模型或权重文件的精度无法得到保证。因此，使用该数据集的用户需要自行进行精度的验证和模型调优。 数据集的下载地址也已经提供，这方便用户直接获取资源。数据集的获取和使用过程中，需要注意遵循数据集的使用协议和版权声明，确保合法合规地使用数据。 本数据集是专门针对非机动车安全帽佩戴情况的检测而设计，提供了丰富的标注信息和较高的标注精度。这对于相关领域研究者和开发者的模型训练和研究工作具有非常重要的价值。

该数据集主要包含自行车、电动车和摩托车，标签都是yolo格式，是经过本人精心挑选及筛选的。博客上也有很多其它数据集资源，但经本人下载后有很多图片的标签有误，甚至压根就不是人工标注的（估计是拿模型直接检测出来的），这个严重影响模型的精度。 数据集图片总数为12811，标签文件名与图片片名一一对应，但是有的标签文件是多余的，不对应图片，训练的时候直接根据图片读标签即可。 标签格式：（类别 id 归一化后的x,y,w,h），其中id均为-1，因为我用这个数据集训练的跟踪模型，所以会有id信息。如果只想训练检测模型，对标签用代码处理以下即可。

非机动车管理规定.doc

电动车自行车数据集.该数据集分为二个部分,JPEGImages和Annotations.JPEGImages文件夹中有4100+张各种场景的电动车自行车图像,共5700+个电动车650+个自行车标注框. 并对每张图片使用labelimg做了人工标注,标注对应的xml文件放在了Annotations文件夹中. 本数据集图片清晰,场景广泛,精心挑选,人工标注.适用于任意场景,可作为电动车自行车检测的模板数据集. 应用特定场景时,只需加入部分特定场景数据,即可满足对特定场景电动车自行车的检测. 免去了收集,挑选,标注电动车自行车图片的时间,可直接进行工程化应用

近年来，我国经济水平不断提高，居民收入大幅度提升，私家汽车如雨后春笋般出现在千家万户。但随着道路的日趋拥堵和人们环保意识的增强，越来越多的人选择了各种非机动车作为交通工具，如电动车和自行车等等，因为它们具备了低能耗和可灵活使用等机动车无法实现的特点。但是非机动车因其本身小巧、轻便、结构简单的特性，防盗功能非常薄弱，无法像汽车那样拥有较为完善的防盗系统，不法分子即使不能在短时间内将整车盗走，也可以将车辆电源轻易破坏、窃取。据统计每年发生的盗窃案件中30%为非机动车盗窃案，即使在大型商场、小区楼下或者其他公共场所的停车点停放也无法保证车辆安全。根本原因还是在于全国各地针对非机动缺乏有效的实名登记和技术管理，导致非机动车被盗抢或发生事故之后很难进行快速追查。这不仅给车主带来了麻烦，同时也给警务工作带来了很大的压力。

近年来，我国经济水平不断提高，居民收入大幅度提升，私家汽车如雨后春笋般出现在千家万户。但随着道路的日趋拥堵和人们环保意识的增强，越来越多的人选择了各种非机动车作为交通工具，如电动车和自行车等等，因为它们具备了低能耗和可灵活使用等机动车无法实现的特点。但是非机动车因其本身小巧、轻便、结构简单的特性，防盗功能非常薄弱，无法像汽车那样拥有较为完善的防盗系统，不法分子即使不能在短时间内将整车盗走，也可以将车辆电源轻易破坏、窃取。据统计每年发生的盗窃案件中30%为非机动车盗窃案，即使在大型商场、小区楼下或者其他公共场所的停车点停放也无法保证车辆安全。根本原因还是在于全国各地针对非机动缺乏有效的实名登记和技术管理，导致非机动车被盗抢或发生事故之后很难进行快速追查。这不仅给车主带来了麻烦，同时也给警务工作带来了很大的压力。

行业分类-电信-一种带有非机动车专用相位的信号灯.rar

基于物联网技术的非机动车协同防盗系统.pdf