全球工业环境施工安全装备PPE检测图像数据集

数据来源： 数据集由全球范围内的多种工业环境中采集图像组成，涵盖不同地理和作业背景，以增强模型的泛化能力。所有图像均由专业团队进行标注，确保数据质量和应用可靠性。

数据内容： 数据集共包含 8,099 张高分辨率图像，覆盖 75,994 个目标实例，标注类别包括 17 种个人防护装备（PPE）物品与人体部位。每张图像平均包含约 9.38 个标注实例，适合用于目标检测和实例识别任务。

字段定义：

图像文件名：每张图像的唯一标识

类别标签：共17类，详见下文

边界框坐标：每个实例的位置信息

实例编号：用于区分图像中的不同对象

类别列表：

Person（人）

Head（头部）

Face（面部）

Glasses（眼镜）

Face-mask-medical（医用口罩）

Face-guard（面罩）

Ear（耳朵）

Earmuffs（耳罩）

Hands（手）

Gloves（手套）

Foot（脚）

Shoes（鞋子）

Safety-vest（安全背心）

Tools（工具）

Helmet（安全帽）

Medical-suit（医用防护服）

Safety-suit（安全防护服）

数据特征：

高分辨率图像：最大尺寸 8192x5462，最小 1920x1002

多目标实例：每张图像包含多个对象，适合复杂场景检测建模

小目标比例高：39,764 个实例占图像面积小于 1%，59,025 个小于 5%，适合研究小目标检测

类别全面，兼顾人员身份和穿戴装备识别

适用场景：

训练和评估多类别目标检测模型

工业安全监管与自动化违规识别

小目标检测算法研究

智慧工地与穿戴识别系统开发

多人体多装备识别分析任务

数据格式：

图像格式：常见格式，如 JPEG 或 PNG

标注格式：常用目标检测格式，如 VOC、COCO 或 YOLO 格式（包含边界框与类别标签）