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建設業-PPEデータセット

Construction-PPEデータセットは、ヘルメット、ベスト、手袋、ブーツ、ゴーグルなどの必須保護具の検出を可能にし、不足している装備の注釈とともに、建設現場の安全コンプライアンスを改善するように設計されています。実際の建設現場から収集されたこのデータセットには、コンプライアンスを遵守しているケースと遵守していないケースの両方が含まれており、職場の安全を監視するAIモデルをトレーニングするための貴重なリソースとなっています。

データセットの構造

Construction-PPEデータセットは、主に3つのサブセットに整理されている：

  • トレーニングセット：完全なPPE使用と部分的なPPE使用の両方の作業員を特徴とする、注釈付き建設画像の主要コレクション。
  • 検証セット：PPE検出およびコンプライアンス・モニタリング中にモデルの性能を微調整し、評価するために使用される指定サブセット。
  • テストセット：PPEの検出とコンプライアンス問題の特定における最終モデルの有効性を評価するための独立したサブセット。

各画像は Ultralytics YOLOフォーマットでアノテーションされ、最先端の物体検出・追跡パイプラインとの互換性を確保しています。

このデータセットは、ポジティブ（PPE着用）とネガティブ（PPE未着用）のカテゴリーに分かれた11のクラスを提供する。この正負の二重構造により、モデルは適切に着用された装備を検出し、安全違反を特定することができます。

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強力にサポートします：

  • コンプライアンス監視の自動化：AIモデルを学習させることで、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どうかを即座にチェックし、現場のリスクを低減します。
  • 職場の安全分析：PPEの使用状況を長期的に追跡し、頻繁に発生する違反を発見し、安全文化を改善するための洞察を得ることができます。
  • スマートな監視システム：検知モデルをカメラと接続し、PPEが紛失した場合にリアルタイムでアラートを送信することで、事故を未然に防ぎます。
  • ロボット工学と自律システム：ドローンやロボットによる大規模な現場でのPPEチェックを可能にし、より迅速で安全な検査をサポートする。
  • 研究と教育職場の安全や人間と物体の相互作用を研究する学生や研究者に実世界のデータセットを提供する。

データセット YAML

Construction-PPEデータセットには、オブジェクトクラスの完全なリストとともに、トレーニング画像と検証画像のパスを定義するYAML設定ファイルが含まれています。この設定ファイルから construction-ppe.yaml ファイルを直接Ultralytics リポジトリにコピーしてください： https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/construction-ppe.yaml

ultralytics.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

使用法

Construction-PPEデータセットでYOLO11nモデルを画像サイズ640で100エポック学習させることができます。以下の例は、すぐに始める方法を示しています。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。

学習の例

from ultralytics import YOLO

# Load pretrained model
model = YOLO("yolo11n.pt")

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

yolo detect train data=construction-ppe.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

サンプル画像とアノテーション

このデータセットは、様々な環境、照明条件、姿勢の建設作業員を捉えている。コンプライアンスを遵守しているケースと遵守していないケースの両方が含まれている。

コンストラクション-PPEデータセットのサンプル画像（適合安全装備と非適合安全装備の検出を示す

ライセンスと帰属

Construction-PPEはAGPL-3.0 ライセンスの下で開発・リリースされており、オープンソースの研究および適切な帰属を伴う商用アプリケーションをサポートしています。

このデータセットを研究に使用する場合は、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}
}

よくある質問

Construction-PPEデータセットの特徴は？

一般的な建設データセットとは異なり、Construction-PPEでは、欠落している設備クラスが明示的に含まれています。このデュアルラベリングアプローチにより、モデルはPPEを検出するだけでなく、違反にリアルタイムでフラグを立てることができます。

どのカテゴリーが含まれますか？

このデータセットは、ヘルメット、ベスト、手袋、ブーツ、ゴーグル、作業員、そして「不足しているPPE」をカバーしている。これにより、包括的なコンプライアンス・カバレッジが保証されます。

Construction-PPEデータセットを使ってYOLO モデルをトレーニングするには？

Construction-PPEデータセットを使ってYOLO11 モデルを学習するには、以下のコード・スニペットを使うことができます：

学習の例

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

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

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=construction-ppe.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

このデータセットは実際のアプリケーションに適しているか？

実際の建設現場から、様々な条件下で撮影された画像を収録しています。そのため、展開可能な労働安全監視システムの構築に非常に有効です。

AIプロジェクトでConstruction-PPEデータセットを使用するメリットは何ですか？

このデータセットは、個人用保護具のリアルタイム検出を可能にし、建設現場における作業員の安全監視を支援する。保護具の着用と紛失の両方に対応するクラスにより、安全違反に自動的にフラグを立て、コンプライアンスに関する洞察を生成し、リスクを軽減するAIシステムをサポートします。また、職場の安全、ロボット工学、学術研究におけるコンピュータ・ビジョン・ソリューションの開発に実用的なリソースを提供します。



📅 作成日 0日前 ✏️ 更新日 0日前
RizwanMunawar

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