爱加猫

核心特点

1. 多类别标注：
   数据集提供三类标注：双轮车主体（two_wheeler）、佩戴头盔的头部（helmet）、未佩戴头盔的头部（without_helmet），支持端到端的检测与分类任务。所有标注均采用 YOLO TXT 与 Pascal VOC XML 双格式，边界框精度达像素级，人工校验错误率低于 0.5%。

2. 场景多样性：

   • 覆盖白天、夜间、雨雾等多种光照条件，包含静态停放、动态骑行及复杂干扰（如扬尘、车辆遮挡）场景；
   • 数据来源包括监控摄像头（80%）、模拟渲染（15%）及公开数据集增强（5%），确保模型泛化能力。

3. 技术适配性：

   • 已验证与 YOLOv5/v8、Faster R-CNN 等主流框架兼容，基线测试中 YOLOv8 模型达到 mAP@0.5=93%，推理速度达 160 FPS（GPU），满足实时监控需求；
   • 提供标准化数据划分（训练集:测试集=4:1）及预处理脚本（尺寸归一化、运动模糊增强），降低部署门槛。

应用价值

1. 智慧交通管理：
   集成至实时监控系统，自动识别未佩戴头盔的骑行者，触发执法预警并生成合规率报告，助力城市交通安全治理。
2. 工业质检与标准验证：
   支持检测头盔佩戴规范性（如反光条完整性、系扣状态），为新国标合规性检测提供数据支撑。
3. 算法研究：
   为小目标检测（头盔细节）、动态模糊场景泛化等前沿方向提供高质量数据资源，推动安全检测技术向高精度、低延迟发展。

数据集已应用于多地交通管理系统，结合 AI 算法实现头盔佩戴率提升 35% 以上，为“一盔一带”安全政策的智能化落地提供关键技术支持。