📦 已发布目标检测数据集合集（持续更新）

数据集名称	图像数量	应用方向	博客链接
🔌 电网巡检检测数据集	1600 张	电力设备目标检测	点击查看
🔥 火焰 / 烟雾 / 人检测数据集	10000张	安防监控，多目标检测	点击查看
🚗 高质量车牌识别数据集	10,000 张	交通监控 / 车牌识别	点击查看
🌿 农田杂草航拍检测数据集	1,200 张	农业智能巡检	点击查看
🐑 航拍绵羊检测数据集	1,700 张	畜牧监控 / 航拍检测	点击查看
🌡️ 热成像人体检测数据集	15,000 张	热成像下的行人检测	点击查看
🦺 安全背心检测数据集	3,897 张	工地安全 / PPE识别	点击查看
🚀 火箭检测数据集介绍	12,000 张	智慧医疗 / 养老护理	点击查看
⚡ 绝缘子故障检测数据集	2,100张	无人机巡检/智能运维	点击查看
🚦交通标志检测数据集	1866张	智能驾驶系统/地图数据更新	点击查看
🚧 道路交通标志检测数据集	2,000张	智能地图与导航/交通监控与执法	点击查看
😷 口罩检测数据集	1,600张	疫情防控管理/智能门禁系统	点击查看
🦌 野生动物检测数据集	5,138张	野生动物保护监测/智能狩猎相机系统	点击查看
🍎 水果识别数据集	2,611张	图片智能零售/智慧农业	点击查看
🚁 无人机目标检测数据集	14,751张	无人机检测/航拍图像	点击查看
🚬 吸烟行为检测数据集	2,108张	公共场所禁烟监控/健康行为研究	点击查看
🛣️ 道路坑洞检测数据集	8,300张	智能道路巡检系统/车载安全监测设备	点击查看
🛠️ 井盖识别数据集	2,700 张	道路巡检 智能城市	点击查看
🧯 消防器材检测数据集	9,600 张	智慧安防系统 建筑施工安全监管 AI 消防巡检机器人 自动审核系统 公共场所安全监测	点击查看
📱 手机通话检测数据集	3,100张	智能监控系统 驾驶安全监控	点击查看

📌 每篇文章附带模型指标、训练思路与推理部署建议，欢迎点赞收藏支持~

🚜 建筑工地车辆检测数据集介绍

📌 数据集概览

本项目是专注于建筑工地车辆检测的计算机视觉数据集，共包含约 28,000 张图像，主要用于训练深度学习模型在建筑工地、施工现场等复杂环境下识别和检测各类工程机械设备的精准位置与类别。

• 图像数量：28,000 张
• 类别数：6 类
• 适用任务：目标检测（Object Detection）
• 适配模型：YOLOv5、YOLOv8、Faster R-CNN、SSD 等主流框架
• 模型性能：mAP@50: 92.5%, Precision: 90.0%, Recall: 87.9%

包含类别

类别	英文名称	描述
挖掘机装载机	backhoe_loader	多功能挖掘装载一体机
水泥搅拌车	cement_truck	混凝土运输和搅拌车辆
自卸卡车	dump_truck	用于运输散装物料的倾卸车辆
挖掘机	excavator	大型土方挖掘作业机械
平地机	grader	用于地面整平的工程机械
载重卡车	truck	各类载重运输车辆

数据集涵盖建筑工地最常见的重型机械设备，能够显著提升模型在施工现场监控和安全管理中的检测准确性。

🎯 应用场景

该数据集非常适用于以下场景与研究方向：

• 施工现场安全监控
  实时监测工地内各类机械设备的作业状态，预防安全事故和提升现场管理效率。

• 智能工地管理系统
  自动统计和跟踪施工设备的使用情况，优化设备调度和资源配置。

• 设备租赁管理
  工程机械租赁公司的设备识别、定位和使用状态监控。

• 交通管理与规划
  城市道路上工程车辆的识别和交通流量分析，优化路线规划。

• 保险理赔评估
  建筑工地事故现场的设备识别和损失评估，辅助保险理赔工作。

• 智能停车管理
  工地停车场、设备存放区的智能化管理和车辆识别。

🖼 数据样本展示

以下展示部分数据集内的样本图片（均带有目标检测框）：

数据集包含多种真实工地环境下的图像：

• 多样化工地场景：土方工程、道路建设、建筑工地、矿山作业等
• 不同时间条件：白天作业、夜间施工、黄昏时段等多种光照条件
• 复杂环境背景：扬尘环境、泥泞地面、复杂地形等真实作业环境
• 多种拍摄角度：地面视角、高空俯拍、侧面特写等不同观察角度
• 设备作业状态：静止状态、作业中、运输中等各种工作状态

场景涵盖各类建筑工地的真实作业环境，数据多样性优秀，特别适合训练鲁棒性强的工程车辆检测模型。

使用建议

1. 数据预处理优化

   • 针对扬尘、雾霾等恶劣天气条件进行图像增强处理
   • 考虑图像尺寸标准化（推荐640x640或832x832）
   • 应用适合工地环境的数据增强：对比度调整、去雾处理、随机裁剪

2. 模型训练策略

   • 利用预训练权重进行迁移学习，建议使用在COCO数据集上预训练的模型
   • 采用多尺度训练以适应不同距离的设备检测
   • 针对大型设备可以使用更大的输入分辨率提升检测精度

3. 实际部署考虑

   • 边缘设备优化：针对工地监控设备进行模型轻量化
   • 实时处理能力：优化推理速度以支持实时监控需求
   • 恶劣环境适应：考虑高温、粉尘、振动等工地环境因素

4. 应用场景适配

   • 视频监控集成：与工地安防系统无缝集成
   • 移动端部署：支持平板电脑和手机的现场设备识别
   • 云端批处理：大规模监控视频的批量分析和统计

5. 性能监控与改进

   • 建立不同工地类型的性能基准测试
   • 收集困难样本（设备遮挡、极端天气等）进行模型强化
   • 定期更新模型以适应新型工程设备和作业模式

🌟 数据集特色

• 高质量标注：专业的工程机械识别专家参与标注工作
• 场景真实性：来源于真实建筑工地的第一手资料
• 设备全面性：涵盖工地最常见的六大类重型设备
• 技术兼容性：支持主流深度学习框架和部署平台
• 工业级应用：经过实际工地环境验证的高可靠性

📈 商业价值

该数据集在以下商业领域具有重要价值：

• 智能安防公司：提升工地监控系统的设备识别能力
• 建筑施工企业：开发智能化工地管理和安全监控系统
• 设备租赁公司：自动化设备监控和管理解决方案
• 保险公司：工地事故评估和风险控制系统
• 交通管理部门：工程车辆监管和交通优化
• 工程机械制造商：设备智能化和物联网解决方案

🔗 技术标签

计算机视觉 目标检测 工程机械识别 智能工地 安全监控 YOLO 建筑行业 边缘计算 设备管理 工业AI

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注意: 本数据集适用于研究、教育和商业用途。使用时请遵守建筑行业相关法律法规和安全标准，确保数据使用符合工地安全管理要求。建议在实际应用中结合专业的工程机械知识进行结果验证。

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。

---

📦 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_env
source 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：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

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: ./datasets
train: images/train
val: images/val

nc: 11
names: ['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/weeds
   train: images/train
   val: images/val
   names:
     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  mAP50-95
all        100       752      0.891  0.867    0.904    0.672
crop       100       412      0.912  0.901    0.927    0.701
weed       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 YOLO
import 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