مجموعة بيانات معدات الوقاية الشخصية في مواقع البناء#

1,416

Construction PPE

ultralytics

publicDetect

Construction-PPE is an Ultralytics safety-equipment detection benchmark. Its 11 classes localize people, helmets, gloves, vests, boots, and goggles while explicitly identifying missing protective equipment for worksite compliance monitoring.

611 classes145.3 MBSep 2, 2026

helmetglovesvestboots+7

object-detectionconstructionppe+2

مجموعة بيانات معدات الوقاية الشخصية في مواقع البناء من Ultralytics هي مجموعة لاكتشاف الكائنات تضم 1,416 صورة (1,132 للتدريب و143 للتحقق و141 للاختبار)، موزعة على 11 فئة لاكتشاف معدات الوقاية الشخصية — الخوذات والقفازات والسترات والأحذية والنظارات الواقية — ورصد المعدات المفقودة في مواقع البناء. جُمعت المجموعة بعناية من بيئات بناء حقيقية، وتضم حالات امتثال وعدم امتثال، ما يجعلها موردًا عمليًا لتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية التي تراقب السلامة في مكان العمل.

بنية مجموعة البيانات#

تضم مجموعة بيانات معدات الوقاية الشخصية في مواقع البناء 1,416 صورة موزعة على ثلاث مجموعات فرعية محددة مسبقًا، وفق إعداد construction-ppe.yaml:

أُضيفت التعليقات التوضيحية إلى كل صورة بتنسيق Ultralytics YOLO، بما يضمن التوافق مع مسارات اكتشاف الكائنات وتتبّعها المتقدمة.

توفر مجموعة البيانات 11 فئة تشمل معدات الوقاية المرتداة والمفقودة والأشخاص:

• معدات الوقاية المرتداة (5): helmet، gloves، vest، boots، goggles
• معدات الوقاية المفقودة (4): no_helmet، no_gloves، no_boots، no_goggle
• أخرى (2): Person، none

يتيح الجمع بين تسميات المعدات المرتداة والمفقودة للنموذج اكتشاف المعدات المرتداة بشكل صحيح وكذلك رصد مخالفات السلامة. تجدر الإشارة إلى أن vest لا يتضمن تسمية مخصصة للسترة المفقودة.

القيمة التجارية#

يُعدّ قطاع البناء من أكثر القطاعات خطورة، وغالبًا ما يكمن التحدي في تطبيق اللوائح لا في غيابها. وتواجه فرق الصحة والسلامة أعباء كبيرة، ولا تستطيع مراقبة كل زاوية من موقع عمل مزدحم ومتغير باستمرار وفي الوقت الفعلي.

يساعد اكتشاف معدات الوقاية الشخصية المعتمد على الرؤية الحاسوبية في سد هذه الفجوة. فمن خلال التحقق تلقائيًا من ارتداء العمال للخوذات والسترات وغيرها من المعدات المطلوبة، يضمن تطبيق قواعد السلامة باتساق في مختلف المواقع، ويكشف المؤشرات المبكرة للمخاطر — ما يتيح رصد اتجاهات الامتثال قبل وقوع الحوادث. ويمكن لاكتشاف معدات الوقاية الشخصية أيضًا رصد المتسللين غير المصرح لهم في الموقع، الذين غالبًا ما يكونون أول من يظهر من دون معدات السلامة المناسبة.

التطبيقات#

تتيح مجموعة بيانات معدات الوقاية الشخصية في مواقع البناء مجموعة متنوعة من تطبيقات الرؤية الحاسوبية التي تركز على السلامة:

• مراقبة الامتثال آليًا: تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي للتحقق فورًا من ارتداء العمال لمعدات السلامة المطلوبة، كالخوذات والسترات والقفازات، والحد من المخاطر في الموقع.
• تحليلات السلامة في مكان العمل: تتبّع استخدام معدات الوقاية الشخصية بمرور الوقت، ورصد المخالفات المتكررة، واستخلاص رؤى لتحسين ثقافة السلامة.
• أنظمة المراقبة الذكية: ربط نماذج الاكتشاف بالكاميرات لإرسال تنبيهات فورية عند غياب معدات الوقاية الشخصية، ومنع الحوادث قبل وقوعها.
• الروبوتات والأنظمة الذاتية: تمكين الطائرات المسيّرة أو الروبوتات من إجراء فحوصات معدات الوقاية الشخصية في المواقع الواسعة، دعمًا لعمليات تفتيش أسرع وأكثر أمانًا.
• البحث والتعليم: توفير مجموعة بيانات من العالم الواقعي للطلاب والباحثين الذين يستكشفون السلامة في مكان العمل والتفاعلات بين الإنسان والكائنات.

لتوسيم نموذج اكتشاف معدات الوقاية الشخصية وتدريبه ونشره دون إدارة بنية تحتية محلية، نفّذ سير العمل كاملًا في متصفحك باستخدام Ultralytics Platform.

ملف YAML لمجموعة البيانات#

تتضمن مجموعة بيانات معدات الوقاية الشخصية في مواقع البناء ملف إعداد YAML يحدد مسارات صور التدريب والتحقق والاختبار، إلى جانب القائمة الكاملة لفئات الكائنات. يمكنك الوصول مباشرةً إلى الملف construction-ppe.yaml في مستودع Ultralytics من هنا: https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/construction-ppe.yaml

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# Construction-PPE dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/construction-ppe
# Example usage: yolo train data=construction-ppe.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── construction-ppe ← downloads here (178.4 MB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: construction-ppe # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 1132 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 143 images
test: images/test # test images (relative to 'path') 141 images

# Classes
names:
  0: helmet
  1: gloves
  2: vest
  3: boots
  4: goggles
  5: none
  6: Person
  7: no_helmet
  8: no_goggle
  9: no_gloves
  10: no_boots

# Download script/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/construction-ppe.zip

الاستخدام#

يمكنك تدريب نموذج YOLO26n على مجموعة بيانات معدات الوقاية الشخصية في مواقع البناء لمدة 100 حقبة وبحجم صورة 640. توضح الأمثلة التالية كيفية البدء بسرعة. لمزيد من الخيارات والإعدادات المتقدمة، راجع دليل التدريب.

from ultralytics import YOLO

# ⁨تحميل النموذج المدرّب مسبقًا⁩
model = YOLO("yolo26n.pt")

# ⁨تدريب النموذج على مجموعة بيانات معدات الوقاية الشخصية في مواقع البناء⁩
model.train(data="construction-ppe.yaml", epochs=100, imgsz=640)

صور وتعليقات توضيحية نموذجية#

تلتقط مجموعة البيانات عمال البناء في بيئات وظروف إضاءة وأوضاع متنوعة. وتشمل حالات الامتثال وعدم الامتثال.

الترخيص والإسناد#

طُوّرت مجموعة بيانات معدات الوقاية الشخصية في مواقع البناء ونُشرت بموجب ترخيص AGPL-3.0، دعمًا للبحوث مفتوحة المصدر والتطبيقات التجارية مع الإسناد المناسب.

إذا استخدمت مجموعة البيانات هذه في بحثك، يُرجى الاستشهاد بها:

@dataset{Dalvi_Construction_PPE_Dataset_2025,
    author = {Mrunmayee Dalvi and Niyati Singh and Sahil Bhingarde and Ketaki Chalke},
    title = {Construction-PPE: Personal Protective Equipment Detection Dataset},
    month = {January},
    year = {2025},
    version = {1.0.0},
    license = {AGPL-3.0},
    url = {https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/construction-ppe},
    publisher = {Ultralytics}
}

الأسئلة الشائعة#