建筑工地安全帽与口罩佩戴检测数据集ConstructionSiteSafetyGearDetection-yassinebenzekri
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 图像识别, 计算机视觉, 安全防护, 建筑工地, 数据集, 机器学习, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自建筑工地场景的图像数据，用于训练和评估目标检测模型，以识别工人的安全帽、口罩以及其他安全装备的佩戴情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但图像内容反映了建筑工地的常见场景。
数据维度：
Train.csv 和 Test.csv 文件包含图像文件名以及对应的标注信息，包括安全帽、口罩等目标类别及其在图像中的位置。
SampleSubmission.csv 文件提供了提交预测结果的格式。
数据格式：包含 CSV 文件和 JPG 图像文件。CSV 文件用于存储标注信息，JPG 文件为图像数据。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标注。
该数据集适合用于计算机视觉和目标检测相关的研究与应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、深度学习、目标检测等领域的学术研究，如安全帽和口罩佩戴检测算法的开发与优化。
行业应用：为建筑行业提供数据支持，可用于开发工地安全监控系统，实现对工人安全帽和口罩佩戴情况的自动检测。
决策支持：支持建筑工地安全管理，提高安全生产效率，减少安全事故发生。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解目标检测技术。
此数据集特别适合用于构建目标检测模型，实现对建筑工地人员安全装备佩戴情况的实时监控，提高工地安全管理水平。
