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工地施工人员作业规范检测数据集，6929张，提供yolo，voc，coco三种标注方式 智慧化工地 工地施工人员作业规范检测数据集，机械设备、作业人员、未戴安全帽、未穿反光背心、安全帽、反光背心、防护手套、防护靴、未戴防护手套、车辆、护目镜、未戴护目镜、未穿防护靴检测识别

图像尺寸:900*1200（尺寸不等）
类别数量:13类

训练集图像数量:6332; 验证集图像数量:368； 测试集图像数量:229
类别名称: 每一类图像数 ，每一类标注数
machinery-机械设备：3829,6551
person-作业人员：5004,18561
no_helmet-未戴安全帽：781,1240
no_vest-未穿反光背心：3385,8645
helmet-安全帽：3867,13894
vest-反光背心：977,2835
gloves-防护手套：965,1821
boots-防护靴：1805,5291
no_gloves-未戴防护手套：907,1727
vehicle-车辆：1368,2196
goggles-护目镜：49,58
no_goggle-未戴护目镜：61,88
no_boots-未穿防护靴：53,72
image num: 6929

工地施工人员作业规范检测数据集

数据集基础信息表

类别统计明细

应用场景

1. 建筑工地实时视频智能监控，自动识别工人安全防护用品穿戴违规行为
2. 施工现场工程机械、作业人员、运输车辆目标检测与统计
3. 智慧工地平台，自动告警未佩戴安全帽、反光背心、防护手套、防护靴、护目镜等违章行为
4. 工地安全巡检，自动存档违规记录，辅助安全管理人员核查
5. 模型鲁棒性测试，复杂工地场景下多目标检测算法训练、对比实验
6. 安全培训数据集，用于违章案例识别与分析

数据集价值

1. 行业落地价值：适配智慧工地安防AI系统，替代人工巡检，降低工地安全事故风险，减少人工监管成本，实现24小时不间断监控。
2. 科研训练价值：覆盖人员、设备、多类防护用品及对应的违章类别，正负样本齐全，适合YOLO系列目标检测模型训练、调优与评估。
3. 业务管理价值：自动留存违章检测记录，可量化工地安全违规频次，辅助施工单位落实安全生产责任制。
4. 拓展价值：可迁移至矿山、隧道、厂房等高风险作业场景的人员安全穿戴检测任务。

附YOLOv11训练yaml配置

# dataset.yamlpath:./construction_sitetrain:images/trainval:images/valtest:images/testnames:0:machinery1:person2:no_helmet3:no_vest4:helmet5:vest6:gloves7:boots8:no_gloves9:vehicle10:goggles11:no_goggle12:no_boots