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施工车辆检测（四类别）YOLO格式数据集 2694张 施工工地车辆目标检测 算法训练

一、项目简介
J施工车辆检测四类别数据集，面向施工工地场景车辆目标识别，适用于施工车辆检测、工地车辆巡检、毕业设计、课程大作业、算法实验、YOLO模型训练调优等场景，兼容YOLOv5/v8/v11/v26等主流YOLO系列目标检测框架。本数据集已整理为标准YOLO标注格式，可直接用于目标检测模型训练、对比实验和算法调优练习。

二、数据集详情
图片总数：2694张；标注格式：标准YOLO txt（class x_center y_center w h）；类别数量：4类；类别说明：四类别施工车辆检测，具体类别名称及ID以压缩包内classes.txt为准；适用任务：施工车辆检测、工地车辆识别、施工场景车辆目标检测等；标注框总数：以实际标签文件统计为准；图片与标签对应关系：已按YOLO常用目录结构整理，具体以下载包内容为准。最终类别名称请以数据集内classes.txt和标签文件为准。

三、文件结构
J施工车辆检测/ images/ 图片文件夹；labels/ YOLO txt标签文件夹；classes.txt 类别文件。可自行划分train/val，也可手动编写data.yaml，直接导入YOLO训练。建议下载后先检查文件完整性，并按需划分训练集、验证集。

四、适用人群
计算机毕业设计、课程大作业；YOLO目标检测模型训练、对比实验；深度学习算法调优练习；施工车辆检测、工地车辆识别与施工场景目标检测算法预研；需要施工车辆检测数据集的科研学习用户。仅限学术研究、教学学习交流使用，禁止商用、涉密项目及工程落地使用。

施工车辆检测（四类别）YOLO格式数据集

✅ 应用场景

1. 智慧工地视频巡检，施工现场各类工程车辆识别、统计、进出监管
2. 工地车辆违规作业、区域闯入识别预警算法预研
3. 施工现场车流统计、作业状态智能监测
4. 计算机毕业设计、课程大作业、目标检测对比消融实验
5. 工地多类别工程车辆识别算法调优、模型验证

✅ 应用价值

1. 贴合工地复杂实景，面向工程车辆识别任务，适配智慧工地安防业务方向
2. 4类施工车辆精细化区分，满足多类别车辆识别、分类统计需求
3. 标准YOLO标注，目录规整，无需额外转换格式，可快速搭建训练流程
4. 样本体量适中，适合新手调参、毕设、算法对照实验

注明：仅限学术研究、教学学习交流，禁止商用、涉密项目及工程落地。

📝 公众号摘要

施工车辆四类别目标检测数据集，共2694张工地场景图像，YOLO标准txt标注，面向施工现场工程车辆识别任务，兼容YOLOv5/v8/v11等主流框架，适用于智慧工地车辆巡检、车辆分类识别算法研发，可供计算机毕设、课程作业、科研对比实验使用。

推文标签

#施工车辆检测数据集 #智慧工地AI #工地车辆识别 #YOLO多类别数据集 #工程车辆目标检测