数据集说明
数据集核心信息表
| 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
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
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
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。
