数据来源：
本数据集包含总计 3,042 张图像，聚焦于施工现场的脚手架（Scaffolding）结构识别。图像来源于实际工地场景，经过统一整理与人工标注，用于多类别分类任务，识别脚手架的不同类型、状态或构造方式。
数据内容：
图像以多类别分类（Multi-Class Classification）方式进行了标注，标签表示图中脚手架的具体类别或状态（如结构类型、搭设方式、稳定性特征等）。每张原始图像在经过预处理和增强操作后生成多个版本，用于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
字段定义：
图像文件名：图像唯一标识符
分类标签：图像对应的脚手架类型或状态，按多类别设置
图像尺寸：所有图像统一为 640×640 像素
数据预处理：
图像拉伸缩放至 640×640 像素（保持统一尺寸，可能改变比例）
数据增强策略：
每张原始图像生成 3 个增强版本，共使用以下随机增强操作：
50% 概率进行水平翻转
50% 概率进行垂直翻转
等概率旋转 0°（无旋转）、90°顺时针、90°逆时针或180°
随机旋转角度在 -15° 至 +15° 之间
随机水平和垂直方向剪切角度在 -15° 至 +15° 之间
曝光调整范围在 -25% 至 +25% 之间
数据特征：
多类别图像分类任务
每张原始图像生成多个变体，总体样本规模增强
图像内容包含多种脚手架搭设环境、视角和光照条件
所有增强图像保留原始标签，用于分类任务训练和评估
适用场景：
用于训练和评估脚手架结构识别模型
支持建筑安全巡检、结构合理性分析和施工规范评估
可应用于智慧工地系统、工业视觉检测和施工合规分析研究
数据格式：
图像格式：标准图像格式（JPEG 或 PNG）
标签格式： CSV
