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。

YOLOV5安全帽权重，map值达0.97，供学习、参考。

由于安全帽事故是零打碎敲的小事故,不容易引起人们的关注,煤矿企业对此存在麻痹松懈意识,因安全帽的质量问题及使用不当造成的事故时有发生,因此有必要对安全帽事故发生的原因进行系统分析并提出预防措施。基于行为安全模型,对35起安全帽事故原因进行分析,得到事故发生的直接和深层次原因。分析结果表明:对安全创造经济效益理解不够,安全投入的认识不足,领导层对安全培训作用认识不足,安全帽管理制度不健全并且在制度执行过程中存在问题等是安全帽事故发生的根源原因。在此基础上提出预防煤矿安全帽事故的3方面措施:加强安全文化建设;健全并有效执行安全管理制度;通过培训等手段纠正员工的不安全行为习惯。

包含1400+张图片，已打好yolo txt格式的标签，划分好了训练集、验证集和测试集、拿到手即可直接进行训练

安全帽数据集共含有 6696 张图片，以及对应的 6696 个 VOC 格式的 xml 标注文件，以下四个python脚本文件作用分别是对voc格式的xml标注文件进行转换yolo格式的txt文件，以及按照比例划分数据集。 文件目录结构： ├───DataProcessing │ └───VOCdevkit │ └───VOC2007 │ ├───Annotations │ ├───ImageSets │ └───JPEGImages ├───split82.py ├───split721.py ├───Voc2Yolo.py ├───Yolo2Voc.py

电动车安全帽（头盔）数据集，1000张左右，全部都已标注。电动车是一种具有3.5亿保有量的交通工具，其数量超过了汽车的3.19亿辆，所以说电动车是最大的交通工具，一点都不为过。而现在，电动车已经完全的进入了标准化阶段，从上路治理到源头生产销售，都会有新的标准。在这一过程中，人们需要佩戴安全头盔。安全头盔是防范驾驶车辆过程中各类意外对整个头部的冲击。因不守规则不戴头盔而引发的交通事故，令人痛心。据统计，去年全国发生的重大交通事故中，非机动车死亡人数占交通事故死亡人数总数的60%，其中大部分是由于颅脑损伤致死。千万不要忽略佩戴头盔这个小小的举动，它能在关键时刻保住性命。摩托车和电动车速度快，保护措施差，极易发生交通事故，而且事故发生后的伤亡会极其严重，大多造成头部受伤。因此，保护头部不仅对摩托车驾乘人员很重要，对电动车驾乘人员同样重要。研究表明，电动车头盔的作用是发生事故时吸收大部分撞击力，起到缓冲、减震的保护作用，据统计，佩戴电动车头盔能使受伤者的比例下降70％，死亡率下降40％，不戴头盔头部损伤率是戴头盔的2.5倍，致命伤不戴头盔是戴头盔的1.5倍。

数据集YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码

...

本数据集大约5000张，本资源是其中的一部分 安全帽是作业场所作业时头部防护所用的头部防护用品，它对使用者的头部在受坠落物或小型飞溅物体等其他因素引起的伤害起到防护作用。近年来，因不佩戴安全帽、不规范佩戴安全帽等原因导致的安全生产事故屡禁不止，事故发生背后的影响是巨大的，不仅为家人带来巨大的伤痛，也为企业的利益带来巨大的损失。而如何使员工规范佩戴安全帽、保障员工和企业双方利益，成为了一直以来各方坚持不懈想要实现的目标。因此，研究佩戴安全帽的监测算法，具有广泛的应用价值。

本数据集大约5000张，本资源是其中的一部分 安全帽是作业场所作业时头部防护所用的头部防护用品，它对使用者的头部在受坠落物或小型飞溅物体等其他因素引起的伤害起到防护作用。近年来，因不佩戴安全帽、不规范佩戴安全帽等原因导致的安全生产事故屡禁不止，事故发生背后的影响是巨大的，不仅为家人带来巨大的伤痛，也为企业的利益带来巨大的损失。而如何使员工规范佩戴安全帽、保障员工和企业双方利益，成为了一直以来各方坚持不懈想要实现的目标。因此，研究佩戴安全帽的监测算法，具有广泛的应用价值。