数据集说明

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数据集核心信息表

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类别数量数据集格式种类最重要的应用价值
Barrier（障碍物）、Machinery（机械）、Stacked Materials（堆叠材料）、Trolley（手推车）、door（门）、ebox（配电箱）、fire exit（消防出口）、forklift（叉车）、pallet（托盘）、person（人）、scaffold（脚手架）、water-tank（水箱）20k 张图像（共 19823 张标注图像）图像格式（支持计算机视觉模型输入）支撑工业场景下目标检测模型训练，实现对工地、厂区等场景中 12 类关键物体的自动识别，助力安全监控、作业流程优化等实际场景落地

数据三要素概述

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1. 类别说明

  • 覆盖工业场景 12 类核心物体，涵盖基础设施（门、消防出口、配电箱）、作业设备（机械、叉车、手推车、脚手架）；

  • 包含场景元素（障碍物、堆叠材料、托盘、水箱）及人员类别，满足工业环境多物体协同识别需求；

  • 类别划分贴合实际作业场景，无冗余分类，适配工业安全与流程管理的检测需求。

2. 数量说明

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  • 图像总量近 2 万张，样本规模可支撑中等规模目标检测模型的训练与验证；

  • 样本覆盖不同工业场景下的物体形态、光照及角度，减少模型过拟合风险；

  • 单类别样本分布均衡，保障模型对每类物体的识别精度。

3. 应用价值说明

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  • 工业安全领域：自动识别人员、障碍物、消防出口等，辅助安全隐患排查与应急响应；

  • 作业管理领域：识别机械、叉车、堆叠材料等，优化设备调度与物料管理流程；

  • 模型研发领域：为工业场景目标检测算法提供真实标注数据，降低算法落地数据准备成本。

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