安全背心检测数据集-3.8k张图片_专项反光背心检测数据集

安全背心检测数据集-3.8k张图片

• 🦺 安全背心检测数据集
• • 📦 数据集概览
  • 🎯 检测目标
  • 📷 图像示例
  • ✅ 应用场景
  • 🧰 推荐训练方式
• YOLOv8 训练实战
• • 📦 1. 环境配置
• 安装 YOLOv8 官方库 ultralytics
• • 📁 2. 数据准备
  • • 2.1 数据标注格式（YOLO）
    • 2.2 文件结构示例
    • 2.3 创建 data.yaml 配置文件
  • 🚀 3. 模型训练
  • • 关键参数补充说明：
  • 📈 4. 模型验证与测试
  • • 4.1 验证模型性能
    • 关键参数详解
    • 常用可选参数
    • 典型输出指标
    • 4.2 推理测试图像
  • 🧠 5. 自定义推理脚本（Python）
  • 🛠 6. 部署建议

🦺 安全背心检测数据集

在智慧工地、工业车间、矿山等高风险作业场景中，确保员工穿戴安全装备至关重要。本文将介绍一个高质量的开源数据集 —— 安全背心检测数据集，它适用于训练和部署计算机视觉模型，用于检测是否穿戴了安全背心，助力构建自动化安全监控系统。

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📦 数据集概览

项目 内容 📸 图像数量 3,897 张 🔍 标注类别 Safety Vest, NO-Safety Vest 🧾 标签格式 YOLO / COCO / Pascal VOC 等 📊 评估指标 mAP@50: 92.0% / Precision: 87.9% / Recall: 91.0%

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🎯 检测目标

• ✅ Safety Vest: 穿戴了反光条、荧光色等典型特征的安全背心
• ❌ NO-Safety Vest: 未穿戴安全背心（用于违规行为识别）

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📷 图像示例

数据集中涵盖了丰富的施工现场场景：

• 多目标、多角度人员图像
• 自然光和弱光环境
• 含有遮挡和复杂背景
  
  

红色是未穿安全背心，绿色穿了安全背心
图：工地环境中穿戴安全背心的目标检测效果

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✅ 应用场景

应用方向 实际价值 🏗️ 智慧工地 自动识别违规人员，辅助门禁和考勤系统 🤖 安全巡检机器人 实时检测是否穿戴装备，发出语音或通知预警 📹 智能摄像头部署 检测工人状态，自动触发安全日志记录 🧠 AI训练项目 适配YOLO系列或RT-DETR等目标检测算法快速训练

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🧰 推荐训练方式

模型选择建议：

• YOLOv5 / YOLOv8：通用、高效、支持部署
• RT-DETR / YOLO-NAS：高精度需求
• MobileNet SSD：边缘设备友好

增强策略：

• 色彩扰动（防背心颜色变化干扰）
• 图像旋转与缩放
• 遮挡模拟（多人聚集场景）
• 图像亮度/对比度扰动

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YOLOv8 训练实战

本教程介绍如何使用 YOLOv8 对目标进行识别与检测。涵盖环境配置、数据准备、训练模型、模型推理和部署等全过程。

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📦 1. 环境配置

建议使用 Python 3.8+，并确保支持 CUDA 的 GPU 环境。

# 创建并激活虚拟环境（可选）python -m venv yolov8_envsource yolov8_env/bin/activate # Windows 用户使用 yolov8_env\\Scripts\\activate

安装 YOLOv8 官方库 ultralytics

pip install ultralytics

📁 2. 数据准备

2.1 数据标注格式（YOLO）

每张图像对应一个 .txt 文件，每行代表一个目标，格式如下：

所有值为相对比例（0~1）。

类别编号从 0 开始。

2.2 文件结构示例

datasets/├── images/│ ├── train/│ └── val/├── labels/│ ├── train/│ └── val/

2.3 创建 data.yaml 配置文件

path: ./datasetstrain: images/trainval: images/valnc: 11names: [\'Bent_Insulator\', \'Broken_Insulator_Cap\', \'\', ...]

🚀 3. 模型训练

YOLOv8 提供多种模型：yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x。可根据设备性能选择。

yolo detect train \\ model=yolov8s.pt \\ data=./data.yaml \\ imgsz=640 \\ epochs=50 \\ batch=16 \\ project=weed_detection \\ name=yolov8s_crop_weed

参数 类型 默认值 说明 model 字符串 - 指定基础模型架构文件或预训练权重文件路径（.pt/.yaml） data 字符串 - 数据集配置文件路径（YAML 格式），包含训练/验证路径和类别定义 imgsz 整数 640 输入图像的尺寸（像素），推荐正方形尺寸（如 640x640） epochs 整数 100 训练总轮次，50 表示整个数据集会被迭代 50 次 batch 整数 16 每个批次的样本数量，值越大需要越多显存 project 字符串 - 项目根目录名称，所有输出文件（权重/日志等）将保存在此目录下 name 字符串 - 实验名称，用于在项目目录下创建子文件夹存放本次训练结果

关键参数补充说明：

1. model=yolov8s.pt

   • 使用预训练的 YOLOv8 small 版本（平衡速度与精度）
   • 可用选项：yolov8n.pt(nano)/yolov8m.pt(medium)/yolov8l.pt(large)

2. data=./data.yaml

   # 典型 data.yaml 结构示例path: ../datasets/weedstrain: images/trainval: images/valnames: 0: Bent_Insulator 1: Broken_Insulator_Cap 2: ... 3: ...

📈 4. 模型验证与测试

4.1 验证模型性能

yolo detect val \\ model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \\ data=./data.yaml

参数 类型 必需 说明 model 字符串 是 要验证的模型权重路径（通常为训练生成的 best.pt 或 last.pt） data 字符串 是 与训练时相同的 YAML 配置文件路径，需包含验证集路径和类别定义

关键参数详解

1. model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt

   • 使用训练过程中在验证集表现最好的模型权重（best.pt）
   • 替代选项：last.pt（最终epoch的权重）
   • 路径结构说明：

     runs/detect/└── [训练任务名称]/ └── weights/ ├── best.pt # 验证指标最优的模型 └── last.pt # 最后一个epoch的模型

2. data=./data.yaml

   • 必须与训练时使用的配置文件一致
   • 确保验证集路径正确：

     val: images/val # 验证集图片路径names: 0: crop 1: weed

常用可选参数

参数 示例值 作用 batch 16 验证时的批次大小 imgsz 640 输入图像尺寸（需与训练一致） conf 0.25 置信度阈值（0-1） iou 0.7 NMS的IoU阈值 device 0/cpu 选择计算设备 save_json True 保存结果为JSON文件

典型输出指标

Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95all 100 752 0.891 0.867 0.904 0.672crop 100 412 0.912 0.901 0.927 0.701weed 100 340 0.870 0.833 0.881 0.643

4.2 推理测试图像

yolo detect predict \\ model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \\ source=./datasets/images/val \\ save=True

🧠 5. 自定义推理脚本（Python）

from ultralytics import YOLOimport cv2# 加载模型model = YOLO(\'runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt\')# 推理图像results = model(\'test.jpg\')# 可视化并保存结果results[0].show()results[0].save(filename=\'result.jpg\')

🛠 6. 部署建议

✅ 本地运行：通过 Python 脚本直接推理。

🌐 Web API：可用 Flask/FastAPI 搭建检测接口。

📦 边缘部署：YOLOv8 支持导出为 ONNX，便于在 Jetson、RKNN 等平台上部署。

导出示例：

yolo export model=best.pt format=onnx

📌 总结流程

阶段 内容 ✅ 环境配置 安装 ultralytics, PyTorch 等依赖 ✅ 数据准备 标注图片、组织数据集结构、配置 YAML ✅ 模型训练 使用命令行开始训练 YOLOv8 模型 ✅ 验证评估 检查模型准确率、mAP 等性能指标 ✅ 推理测试 运行模型检测实际图像目标 ✅ 高级部署 导出模型，部署到 Web 或边缘设备