Construction-PPE 데이터셋#

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

Ultralytics Construction-PPE 데이터셋은 1,416개 이미지(학습 1,132개, 검증 143개, 테스트 141개)로 구성된 객체 감지 데이터셋입니다. 건설 현장에서 헬멧, 장갑, 조끼, 부츠, 고글 등 개인 보호 장비를 감지하고 장비 미착용을 표시하도록 11개 클래스로 라벨링되어 있습니다. 실제 건설 환경에서 선별한 적합 및 부적합 사례를 모두 포함하므로, 작업장 안전을 모니터링하는 컴퓨터 비전 모델을 학습하는 데 실용적인 리소스입니다.

데이터셋 구조#

Construction-PPE 데이터셋은 construction-ppe.yaml 구성으로 정의된 사전 분할 세 가지로 나뉜 1,416개 이미지로 구성됩니다:

모든 이미지에는 Ultralytics YOLO 형식으로 어노테이션이 지정되어 최신 객체 감지 및 추적 파이프라인과의 호환성을 보장합니다.

이 데이터셋은 착용 장비, 미착용 장비 및 사람을 포함하는 11개 클래스를 제공합니다:

• 착용 PPE (5): helmet, gloves, vest, boots, goggles
• 미착용 PPE (4): no_helmet, no_gloves, no_boots, no_goggle
• 기타 (2): Person, none

착용 및 미착용 라벨을 함께 사용하면 모델이 장비를 올바르게 착용했는지 감지하고 또한 안전 규정 위반을 표시할 수 있습니다. vest에는 조끼 미착용 전용 라벨이 없습니다.

비즈니스 가치#

건설업은 가장 위험한 산업 중 하나이며, 일반적으로 문제는 규제가 부족한 것이 아니라 규정을 집행하기 어렵다는 데 있습니다. 보건·안전팀은 인력이 부족해 분주하고 계속 변하는 현장의 모든 구석을 실시간으로 감시할 수 없습니다.

컴퓨터 비전 기반 PPE 감지는 이러한 격차를 줄이는 데 도움이 됩니다. 작업자가 필수 헬멧, 조끼 및 기타 장비를 착용했는지 자동으로 확인하여 현장 전반에 걸쳐 안전 규칙을 일관되게 적용하고, 사고 발생 전 규정 준수 추세를 파악해 위험의 선행 지표를 드러냅니다. PPE 감지는 무단으로 현장에 침입한 사람도 표시할 수 있으며, 이들은 보통 적절한 안전 장비를 착용하지 않은 채 가장 먼저 나타납니다.

응용 분야#

Construction-PPE는 안전 중심의 다양한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 지원합니다:

• 규정 준수 자동 모니터링: AI 모델을 학습시켜 작업자가 헬멧, 조끼, 장갑과 같은 필수 안전 장비를 착용했는지 즉시 확인하고 현장 위험을 줄입니다.
• 작업장 안전 분석: 시간에 따른 PPE 사용 현황을 추적하고 잦은 위반 사례를 찾아 안전 문화를 개선하기 위한 인사이트를 생성합니다.
• 스마트 감시 시스템: 감지 모델을 카메라와 연결해 PPE 미착용 시 실시간 알림을 보내 사고를 예방합니다.
• 로보틱스 및 자율 시스템: 드론이나 로봇이 넓은 현장에서 PPE를 점검하도록 하여 더 빠르고 안전한 검사를 지원합니다.
• 연구 및 교육: 작업장 안전과 인간-객체 상호작용을 연구하는 학생과 연구자에게 실제 데이터를 제공합니다.

로컬 인프라를 관리하지 않고 PPE 감지 모델의 라벨링, 학습, 배포를 수행하려면 브라우저에서 Ultralytics Platform을 사용해 전체 워크플로를 실행하세요.

데이터셋 YAML#

Construction-PPE 데이터셋에는 학습, 검증 및 테스트 이미지 경로와 전체 객체 클래스 목록을 정의하는 YAML 구성 파일이 포함되어 있습니다. Ultralytics 저장소에서 construction-ppe.yaml 파일에 직접 액세스할 수 있습니다: 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

사용법#

이미지 크기 640으로 Construction-PPE 데이터셋에서 YOLO26n 모델을 100 에포크 동안 학습할 수 있습니다. 다음 예제를 사용하면 빠르게 시작할 수 있습니다. 추가 옵션 및 고급 구성은 학습 가이드를 참조하세요.

from ultralytics import YOLO

# 사전 학습된 모델 불러오기
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Construction-PPE 데이터셋으로 모델 학습하기
model.train(data="construction-ppe.yaml", epochs=100, imgsz=640)

샘플 이미지 및 어노테이션#

이 데이터셋은 다양한 환경, 조명 조건 및 자세의 건설 노동자를 담고 있습니다. 규정 준수 및 미준수 사례가 모두 포함됩니다.

라이선스 및 저작자 표시#

Construction-PPE는 AGPL-3.0 라이선스에 따라 개발 및 배포되며, 적절한 저작자 표시를 전제로 오픈 소스 연구와 상업적 애플리케이션을 지원합니다.

연구에서 이 데이터셋을 사용하는 경우 다음과 같이 인용해 주세요:

@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}
}

자주 묻는 질문#