建筑工地安全帽佩戴图像识别数据集ConstructionSiteSafetyHelmetDetectionImageRecognitionDataset-firaschebil
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 目标检测, 安全帽, 建筑工地, 深度学习, 计算机视觉, 数据标注, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自建筑工地的图像数据，记录了关于工人安全帽佩戴情况的视觉信息，用于训练和评估安全帽佩戴检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据可能来自多个建筑工地，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集主要由两部分组成：
图像数据：包括大量.jpg格式的图像文件，是数据集的核心。
标注数据：提供与图像对应的CSV文件，包含了图像中目标物体的标注信息，如安全帽、口罩、安全背心等，以及未佩戴安全帽、未佩戴口罩、未穿安全背心等负面情况的标注。标注信息包括每个目标物体的类别和位置。
数据格式：数据集包含CSV和JPG两种格式。CSV文件用于存储标注信息，JPG文件为图像数据。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标注处理。
该数据集适合用于计算机视觉和深度学习领域，特别是目标检测和图像分类任务。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、深度学习领域的学术研究，如目标检测算法的改进、图像分类模型的优化等。
行业应用：为建筑行业提供数据支持，尤其适用于建筑工地安全监控、智能视频分析、安全生产风险评估等。
决策支持：支持建筑公司进行安全生产管理，提高安全管理水平，减少工伤事故。
教育和培训：作为人工智能、计算机视觉相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解目标检测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估安全帽佩戴检测模型，从而实现建筑工地的自动化安全监控，提高安全生产效率和水平。
