爱加猫

核心特点

1. 多维度标注：

   • 土堆检测：标注土堆边界框（earth_pile）及聚积密度标签（低/中/高），支持土堆体积估算与违规堆放预警。
   • 裸露判定：基于像素级分割标注，识别防尘网覆盖比例（绿色区域占比），结合语义标签（covered/exposed）判定合规性。
   • 场景属性：补充光照强度、天气条件、施工阶段（基础/主体/装饰）等元数据，增强模型跨场景泛化能力。

2. 技术适配性：

   • 已验证适配 YOLOv5/v8、Mask R-CNN 等模型，基于改进 YOLOv5 的基线模型（集成 Focus 结构与 CSP 网络）在测试集上达到 mAP@0.5=92.1%，推理速度 145 FPS（GPU）。
   • 提供数据增强工具包（Mosaic 增强、随机遮挡）及预处理脚本（自适应锚框计算、尺寸归一化），降低算法部署门槛。

应用价值

• 环保执法：实时监测土堆裸露情况，联动管理平台生成违规记录，辅助扬尘污染源头治理。
• 施工安全：识别土堆违规堆放（如临近基坑、阻挡消防通道），预防坍塌与安全事故。
• 资源管理：通过土堆体积估算优化渣土运输调度，减少资源浪费与工期延误。

数据集已应用于多个智慧工地项目，结合无人机巡检与物联网系统，实现土堆状态的动态监管，助力工地管理向数字化、精细化升级。完整数据样例与训练代码可通过合作授权获取。