真实生产环境下工地施工安全自动化数据集
数据集收集自某加油站升级改造期间（21 天）的完整录像，共 5 个摄像头对应 5 个不同场景，标注 10 种标签，提供VOC、yolo、json格式标注。一共包含了10000张图片，图片大小均为1920*1088，11GB数据量。
NO. 中文标签 Label Count
1 施工人员 worker 33277
2 安全帽 helmet 30362
3 货车 truck 2024
4 油罐车 tanker 343
5 摩托车 motorcycle 444
6 挖掘机 excavator 6720
7 升降机 elevator 73
8 起重机 crane 184
9 灭火器 extinguisher 11288
10 警示圆锥 roadblock 5357
真实生产环境下工地施工安全自动化数据集
数据集概述
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 数据来源 | 某加油站升级改造期间（21天）的完整监控录像 |
| 场景覆盖 | 5个摄像头对应5个不同施工场景 |
| 数据规模 | 10000张图片 |
| 图片分辨率 | 1920×1088 |
| 数据总量 | 11GB |
| 标注格式 | VOC、YOLO、JSON |
标注标签统计
| 序号 | 中文标签 | 英文标签 | 标注数量 |
|---|---|---|---|
| 1 | 施工人员 | worker | 33277 |
| 2 | 安全帽 | helmet | 30362 |
| 3 | 货车 | truck | 2024 |
| 4 | 油罐车 | tanker | 343 |
| 5 | 摩托车 | motorcycle | 444 |
| 6 | 挖掘机 | excavator | 6720 |
| 7 | 升降机 | elevator | 73 |
| 8 | 起重机 | crane | 184 |
| 9 | 灭火器 | extinguisher | 11288 |
| 10 | 警示圆锥 | roadblock | 5357 |
核心场景关键词
工地施工
加油站改造
安全生产
实时监控
户外场景
目标检测物体关键词
人员与安全：施工人员、工人、安全帽、反光马甲
车辆与交通：货车、卡车、油罐车、摩托车、工程车辆
施工设备：挖掘机、升降机、起重机、吊车
安全设施：灭火器、消防设备、警示圆锥、路障、围挡
数据集属性关键词
真实生产环境
高清图像 (1920x1088)
多场景覆盖
深度学习
计算机视觉
目标检测
数据标注 (VOC/YOLO/JSON)
组合推荐（用于搜索优化）
工地安全检测数据集
施工人员与车辆识别
加油站施工现场监控
工程机械与设备检测
消防器材识别数据
使用YOLOv8进行训练是目前最快、最高效的选择。
这里有一套完整的 Python 代码流程，涵盖了环境安装、配置文件生成到模型训练的全过程。
1. 环境准备
首先，你需要安装 Ultralytics 库。打开你的终端或命令行工具运行：
pipinstallultralytics2. 准备数据配置文件
在训练前，需要创建一个.yaml文件来告诉模型数据在哪里以及有哪些类别。
请在你的项目根目录下创建一个名为construction_data.yaml的文件，内容如下（请根据你的实际文件夹路径修改path）：
# construction_data.yaml# 数据集根路径 (修改为你解压数据集的实际路径)path:./construction_datasettrain:images/train# 训练集图片文件夹 (相对于 path 的路径)val:images/val# 验证集图片文件夹 (相对于 path 的路径)# 类别数量nc:10# 类别名称 (必须与你提供的标签顺序一致)names:0:worker# 施工人员1:helmet# 安全帽2:truck# 货车3:tanker# 油罐车4:motorcycle# 摩托车5:excavator# 挖掘机6:elevator# 升降机7:crane# 起重机8:extinguisher# 灭火器9:roadblock# 警示圆锥3. Python 训练代码
你可以直接运行以下 Python 脚本开始训练。这段代码会自动下载预训练权重（yolov8n.pt），并基于你的数据集进行微调。
fromultralyticsimportYOLOdeftrain_construction_model():# 1. 加载模型# 这里使用 yolov8n (nano版本)，速度快，适合测试。# 如果需要更高精度，可以换成 'yolov8s.pt', 'yolov8m.pt', 'yolov8l.pt' 等model=YOLO('yolov8n.pt')# 2. 开始训练# 参数说明：# data: 刚才创建的yaml文件路径# epochs: 训练轮数，建议设置为100或更多# imgsz: 图片尺寸，数据集原图是1920x1088，为了训练速度通常缩放到640# batch: 批大小，根据你的显卡显存调整，-1表示自动调整# device: 使用设备，0表示使用GPU 0，'cpu'表示使用CPUresults=model.train(data='construction_data.yaml',epochs=100,imgsz=640,batch=16,name='construction_train_v1',device=0# 如果没有GPU，请改为 'cpu')print("训练完成！")if__name__=='__main__':train_construction_model()4. 验证与推理 (可选)
训练完成后，你可以使用以下代码对单张图片（比如你上传的那张）进行测试：
fromultralyticsimportYOLO# 加载训练好的模型model=YOLO('runs/detect/construction_train_v1/weights/best.pt')# 对图片进行预测# source 可以是图片路径，也可以是视频路径或摄像头索引(0)results=model(source='你的测试图片路径.jpg',show=True,save=True)训练建议
- 数据划分：确保你的数据集文件夹结构清晰，将 10000 张图片按比例（例如 9:1 或 8:2）划分为
train和val文件夹，对应的标签文件（.txt）也要放在对应的labels文件夹中。 - 显存问题：该数据集图片分辨率较高（1920x1088），如果在训练时遇到显存不足（OOM）错误，请减小
batch参数（例如设为 4 或 2），或者保持imgsz=640的缩放设置。 - 小目标检测：数据集中包含“安全帽”和“灭火器”等小物体，如果发现检测效果不好，可以尝试使用更大的模型（如
yolov8m.pt）或增大输入图片尺寸（如imgsz=1280）。
