爱加猫

核心特性

1. 精细化标注

   • 采用 YOLO 与 Pascal VOC 双格式标注，包含 head（未佩戴安全帽的头部）和 helmet（佩戴安全帽的头部）两类目标，边界框精度达像素级。
   • 标注数据经人工校验，错误率低于 0.5%，支持端到端检测与分类任务。

2. 场景适配性

   • 数据来源包括国内工地实拍（占比 75%）、网络爬取（20%）及模拟场景（5%），涵盖脚手架作业、设备操作、多人协作等典型施工环节。
   • 包含动态模糊、部分遮挡（如工具遮挡安全帽）等挑战性样本，提升模型鲁棒性。

3. 技术兼容性

   • 已适配 YOLOv5/v8、Faster R-CNN 等主流框架，官方测试显示 YOLOv5s 模型在测试集上达到 mAP@0.5=93%，推理速度达 160 FPS（GPU）。
   • 提供标准化数据划分（训练集/验证集/测试集=8:1:1）及预处理脚本（尺寸归一化、自适应直方图均衡化）。

应用价值

• 工业安全：实时监控工人安全帽佩戴情况，触发声光警报或推送违规记录至管理平台。
• 智能巡检：结合无人机或固定摄像头，自动生成安全合规报告，降低人工巡检成本。
• 算法研究：支持小目标检测、遮挡场景泛化等前沿方向，提供基线模型与评估指标。

数据集已应用于多个智慧工地项目，平均降低安全事故率 42%，为工业安全防护体系的数字化升级提供关键数据支撑。