Construction-PPEデータセット#

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.

211 classes145.3 MBSep 2, 2026

helmetglovesvestboots+7

object-detectionconstructionppe+2

Ultralytics Construction-PPEデータセットは、11クラスにわたってラベル付けされた1,416枚の画像（トレーニング用1,132枚、検証用143枚、テスト用141枚）で構成される物体検出データセットです。ヘルメット、手袋、ベスト、ブーツ、ゴーグルなどの個人用保護具を検出し、建設現場で保護具が不足している状態を検出します。実際の建設環境から収集され、適合例と不適合例の両方が含まれているため、職場の安全を監視するコンピュータビジョンモデルのトレーニングに実用的なリソースとなります。

データセットの構成#

Construction-PPEデータセットには1,416枚の画像が含まれており、construction-ppe.yaml設定で定義された3つの事前定義済みサブセットに分割されています。

すべての画像にはUltralytics YOLO形式でアノテーションが付与されており、最先端の物体検出およびトラッキングパイプラインとの互換性が確保されています。

このデータセットには、着用されている保護具、欠落している保護具、人物を対象とする11クラスが含まれています。

• 着用中のPPE（5）: helmet、gloves、vest、boots、goggles
• 欠落しているPPE（4）: no_helmet、no_gloves、no_boots、no_goggle
• その他（2）: Person、none

着用中と欠落のラベルを組み合わせることで、モデルは保護具が適切に着用されていることを検出すると同時に、安全違反を検出できます。vestには、専用のベスト欠落ラベルがない点に注意してください。

ビジネス価値#

建設業は最も危険性の高い業界の1つであり、課題は通常、規制の不足ではなく、その徹底にあります。安全衛生チームは多忙で、常に変化する現場の隅々までをリアルタイムで監視することはできません。

コンピュータビジョンベースのPPE検出は、このギャップの解消に役立ちます。作業員が必要なヘルメット、ベスト、その他の保護具を着用しているかを自動的に確認することで、現場全体で安全ルールを一貫して徹底し、リスクの先行指標を可視化できます。これにより、事故が発生する前にコンプライアンスの傾向を把握できます。PPE検出では、無許可で現場に侵入した人物も検出できます。このような人物は、通常、適切な安全装備を着用していない状態で最初に現れます。

アプリケーション#

Construction-PPEは、安全性を重視したさまざまなコンピュータビジョンアプリケーションを支えます。

• 自動コンプライアンス監視: AIモデルをトレーニングして、作業員がヘルメット、ベスト、手袋などの必要な安全装備を着用しているかを即座に確認し、現場のリスクを低減します。
• 職場安全分析: PPEの使用状況を長期的に追跡し、頻繁に発生する違反を特定して、安全文化の改善に役立つインサイトを生成します。
• スマート監視システム: 検出モデルをカメラに接続し、PPEの不足を検知した際にリアルタイムアラートを送信することで、事故を未然に防ぎます。
• ロボティクスと自律システム: ドローンやロボットが広大な現場でPPEチェックを実施できるようにし、より迅速で安全な検査を支援します。
• 研究と教育: 職場の安全性や人と物体のインタラクションを研究する学生や研究者に、実環境に基づくデータセットを提供します。

ローカルインフラストラクチャを管理せずにPPE検出モデルのラベル付け、トレーニング、デプロイを行うには、Ultralytics Platformを使用してブラウザー上でワークフロー全体を実行してください。

データセット YAML#

Construction-PPEデータセットには、トレーニング、検証、テスト用の画像パスと、すべての物体クラスの一覧を定義したYAML設定ファイルが含まれています。construction-ppe.yamlファイルは、こちらのUltralyticsリポジトリから直接アクセスできます。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

使用方法#

Construction-PPEデータセットでYOLO26nモデルを、画像サイズ640、100エポックでトレーニングできます。以下の例では、すぐに使い始める方法を示します。その他のオプションや高度な設定については、トレーニングガイドを参照してください。

from ultralytics import YOLO

# Load pretrained model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model on Construction-PPE dataset
model.train(data="construction-ppe.yaml", epochs=100, imgsz=640)

サンプル画像とアノテーション#

このデータセットには、さまざまな環境、照明条件、姿勢における建設作業員が収録されています。適合例と不適合例の両方が含まれています。

ライセンスと帰属表示#

Construction-PPEはAGPL-3.0ライセンスに基づいて開発・公開されており、適切な帰属表示を行うことで、オープンソース研究や商用アプリケーションに利用できます。

このデータセットを研究で使用する場合は、以下のように引用してください。

@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}
}

FAQ#