安全帽数据集 labelimg标注

### 安全帽数据集概述 在计算机视觉领域，针对安全帽的目标检测是一项重要的研究方向。以下是几个与安全帽相关的数据集及其特点： #### 1. **安全帽佩戴检测数据集** 此数据集适用于实时检测工作人员是否按要求佩戴了安全帽，从而保障其工作安全性[^2]。 - 数据场景丰富，包含带头盔和未带头盔两类图片。 - 使用 LabelImg 软件进行标注，标注框质量较高。 - 支持多种格式的标签文件，包括 VOC (XML)、COCO (JSON) 和 YOLO (TXT)，方便直接应用于不同的目标检测框架。 - 配套提供了 YOLO 环境部署教程、训练案例以及数据集划分脚本。 #### 2. **煤矿井下安全帽数据集** 该数据集专注于矿井环境下的安全帽检测任务，有助于提升矿井工作的安全性[^4]。 - 图像来源于真实的矿井工作场景，具有较高的实用价值。 - 每张图像均标注了安全帽的具体位置及相关信息。 - 可通过项目地址访问并下载完整的数据集资源。 #### 3. **SHWD 安全头盔识别数据集** 这是一个大规模的安全头盔佩戴及人头检测数据集[^5]。 - 包含约 7581 张图像，涵盖了超过 9000 个正面佩戴安全头盔的对象和近 11 万个未佩戴或负面头部对象。 - 数据量庞大且多样化，适合用于深度学习模型的训练和评估。 #### 4. **多类别安全装备数据集** 除了单纯关注安全帽外，还有部分数据集扩展到了其他安全装备的检测范围[^3]。 - 类别定义为 `['Helmet', 'NO-Safety Vest', 'No Helmet', 'Safety Vest', 'shoes']`，即“安全帽、未穿戴反光衣、未穿戴安全帽、反光衣、安全鞋”。 - 这类数据集能够支持更全面的工作场所安全监控系统开发。 --- ### 下载方式 对于上述提到的部分公开可用数据集，可以通过以下途径获取： - SHWD 数据集可参考官方提供的下载链接。 - 煤矿井下安全帽数据集可通过指定仓库地址访问：https://gitcode.com/open-source-toolkit/9e308。 - 其他具体数据集可能需要进一步查找相关发布平台或联系作者获得授权。 --- ### 示例代码：YOLO 数据集划分脚本 如果计划使用 YOLO 框架，则可以利用如下 Python 脚本来完成数据集的随机划分操作： ```python import os import random from shutil import copyfile def split_dataset(image_dir, label_dir, output_dir, train_ratio=0.8): images = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith('.jpg')] labels = [f for f in os.listdir(label_dir) if f.endswith('.txt')] dataset_size = len(images) indices = list(range(dataset_size)) random.shuffle(indices) train_indices = indices[:int(train_ratio * dataset_size)] val_indices = indices[int(train_ratio * dataset_size):] for phase in ['train', 'val']: img_out_path = os.path.join(output_dir, phase, 'images') lbl_out_path = os.path.join(output_dir, phase, 'labels') os.makedirs(img_out_path, exist_ok=True) os.makedirs(lbl_out_path, exist_ok=True) current_set = train_indices if phase == 'train' else val_indices for idx in current_set: image_name = images[idx] label_name = labels[idx].replace('jpg', 'txt') copyfile(os.path.join(image_dir, image_name), os.path.join(img_out_path, image_name)) copyfile(os.path.join(label_dir, label_name), os.path.join(lbl_out_path, label_name)) split_dataset('./images', './labels', './output') ``` ---

### YOLOv8安全帽检测数据集下载方法 对于YOLOv8的安全帽检测任务，可以采用公开可用的数据集或者自行标注数据来完成模型训练。以下是关于如何获取适合于YOLOv8的安全帽检测数据集的相关信息。 #### 1. 公开数据集资源 一些开源项目提供了专门用于头盔检测的数据集，这些数据集通常已经按照目标检测的标准格式进行了整理。例如，Kaggle平台上存在多个与安全帽检测相关的数据集[^2]。可以通过访问以下链接找到合适的数据集： - **Safety Helmet Detection Dataset**: 这是一个广泛使用的数据集，包含了工人佩戴和未佩戴安全帽的图像样本。该数据集已按类别标记好，并支持多种目标检测框架的输入格式。 - **Construction Safety Gear Detection**: 此数据集中不仅包含安全帽的信息，还涉及其他建筑工地上的防护装备，如护目镜、手套等。如果仅关注安全帽，则需筛选相关标签部分。 以上提到的数据集均可以直接从[Kaggle](https://www.kaggle.com/)网站上搜索并下载[^3]。 #### 2. 数据预处理工具 为了使下载到的数据适配YOLOv8的要求，在导入前可能需要做一些准备工作。Ultralytics官方文档推荐了一套流程来进行数据转换及验证工作流设置[^4]: ```python from ultralytics import YOLO # 加载模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 训练配置文件路径 data_yaml_path = 'path/to/your/dataset.yaml' # 开始训练过程 results = model.train(data=data_yaml_path, epochs=100, imgsz=640) ``` 注意：`dataset.yaml` 文件定义了训练所需的各项参数，包括但不限于图片存储位置、分类名称列表以及分割比例等内容[^5]。 #### 3. 自制数据集建议 如果没有现成的理想数据源满足需求，也可以考虑自己收集素材并通过LabelImg或其他类似的图形界面软件进行手动框选操作生成对应的XML或TXT格式标注记录[^6]。之后再利用脚本批量转化为Yolo所需要的纯文本坐标表达形式即可。 ---