智慧工地数据集-可移动生产要素检测与分割
智慧工地数据集，可移动生产要素检测与分割数据集篇，超高清数据，拍摄于武汉火神山，雷神山医院。包含13种工地中主要移动目标，'Bulldozer' - 推土机 'Concrete mixer' - 混凝土搅拌机 'Crane' - 起重机 'Excavator' - 挖掘机 'Hanging head' - 吊装头 'Loader' - 装载机 'Other vehicle' - 其他车辆 'Pile driving' - 打桩机 'Pump truck' - 泵车 'Roller' - 压路机 'Static crane' - 塔吊 'Truck' - 卡车 'Worker' - 工人，4万张左右已标注图像（其中，1.8万张为测试图像），分割提供json方式，yolo两种标注格式，检测提供yolo目标检测格式，总数据量15GB（其中6GB为测试图像）。
数据集描述
这是一个专为智慧工地应用设计的数据集，特别针对工地中的移动生产要素进行检测与分割。该数据集来源于武汉火神山和雷神山医院建设期间拍摄的超高清图像，涵盖了13种工地中常见的移动目标，包括推土机、混凝土搅拌机、起重机、挖掘机、吊装头、装载机、其他车辆、打桩机、泵车、压路机、塔吊、卡车和工人。数据集总共包含约4万张已标注图像，其中1.8万张用于测试，其余用于训练。数据集提供了JSON格式的分割标注和YOLO格式的目标检测标注，总数据量约为15GB，其中测试图像占6GB。
数据集特点
- 超高清图像：所有图像均为超高清质量，保证了细节的清晰度，有利于提高检测与分割的精度。
- 丰富的目标类别：涵盖了工地中常见的13种移动生产要素，涵盖了施工过程中的主要机械设备和人员。
- 多样的应用场景：数据集拍摄于武汉火神山和雷神山医院建设期间，涵盖了多种施工环境和作业情况，具有较高的代表性。
- 多样的标注格式：数据集提供了JSON格式的分割标注和YOLO格式的目标检测标注，满足不同研究和应用需求。
- 大规模数据量：总共包含约4万张图像，其中1.8万张用于测试，保证了模型训练和评估的充分性。
- 数据脱敏：数据集进行了脱敏处理，确保数据的安全性和隐私保护。
数据集组成
- 图像数量：约4万张高清图像，其中1.8万张用于测试。
- 图像类型：超高清图像。
- 图像尺寸：具体尺寸视数据集而定，通常为高清分辨率。
- 标注格式：提供JSON格式的分割标注和YOLO格式的目标检测标注。
- 目标类别：共13类移动生产要素，包括：
Bulldozer- 推土机Concrete mixer- 混凝土搅拌机Crane- 起重机Excavator- 挖掘机Hanging head- 吊装头Loader- 装载机Other vehicle- 其他车辆Pile driving- 打桩机Pump truck- 泵车Roller- 压路机Static crane- 塔吊Truck- 卡车Worker- 工人
- 数据量：总数据量约为15GB，其中测试图像占6GB。
数据集用途
- 设备检测：用于检测工地上移动生产要素的位置和类型，确保施工安全和效率。
- 设备分割：通过分割技术区分不同类型的设备，为自动化管理提供支持。
- 人员管理：识别工地上的工人，保障人员安全和施工秩序。
- 施工监控：通过实时监控设备和人员的状态，提高施工现场的管理水平。
- 研究与开发：为研究人员提供一个丰富的数据集，用于开发新的检测与分割算法和技术。
数据集应用领域
- 建筑行业：提高工地施工的安全性和效率。
- 城市管理：用于城市基础设施建设和维护的监控。
- 工业自动化：工厂自动化系统中的设备检测与管理。
- 学术研究：计算机视觉、模式识别、机器学习等相关领域的研究工作。
数据集获取
- 下载地址：提供数据集的具体下载链接或访问权限。
- 使用许可：明确数据集使用的许可协议，确保合法合规使用数据。
总结
此智慧工地数据集是一个高质量、全面覆盖工地中主要移动目标的数据集，旨在促进工地设备检测与分割的研究与发展。通过超高清图像和多样的标注格式，数据集为相关领域的研究人员提供了有力的支持。同时，数据集已进行脱敏处理，确保了数据的安全性和隐私保护。