Набор данных Construction-PPE

Набор данных Construction-PPE создан для повышения уровня безопасности на строительных площадках за счет обеспечения возможности обнаружения необходимых средств индивидуальной защиты, таких как каски, жилеты, перчатки, ботинки и защитные очки, а также включает аннотации для случаев отсутствия экипировки. Набор, сформированный на основе реальных условий строительства, содержит как случаи соблюдения, так и нарушения правил, что делает его ценным ресурсом для обучения ИИ-моделей, отслеживающих безопасность на рабочем месте.

Структура набора данных

Набор данных Construction-PPE организован в три основных подмножества:

• Обучающая выборка (Training Set): основной набор аннотированных изображений строительства, на которых запечатлены рабочие как с полным, так и с частичным использованием средств индивидуальной защиты.
• Валидационная выборка (Validation Set): выделенное подмножество, используемое для тонкой настройки и оценки производительности модели в ходе обнаружения СИЗ и мониторинга соблюдения правил.
• Тестовая выборка (Test Set): независимое подмножество, предназначенное для оценки эффективности финальной модели в обнаружении СИЗ и выявлении нарушений.

Каждое изображение аннотировано в формате Ultralytics YOLO, что обеспечивает совместимость с передовыми конвейерами обнаружения объектов и отслеживания.

Набор данных предоставляет 11 классов, разделенных на положительные (надетые СИЗ) и отрицательные (отсутствующие СИЗ) категории. Такая структура позволяет моделям как обнаруживать правильно надетую экипировку, так и выявлять нарушения правил безопасности.

Бизнес-ценность

• Строительство остается одной из самых опасных отраслей в мире: в 2023/2024 годах в Великобритании более 51 из 123 несчастных случаев со смертельным исходом на производстве произошли именно на строительных объектах. Тем не менее, проблема заключается уже не в отсутствии нормативного регулирования, так как 42% строителей признаются, что не всегда соблюдают рабочие процессы.
• Строительная отрасль уже регулируется обширной системой стандартов охраны труда и техники безопасности (HSE), однако командам HSE сложно обеспечить их последовательное исполнение. Специалисты по технике безопасности зачастую перегружены бумажной работой и аудитами, у них нет возможности в режиме реального времени следить за каждым уголком постоянно меняющейся строительной площадки.
• Именно здесь неоценимую помощь оказывает компьютерное зрение для обнаружения средств индивидуальной защиты (СИЗ). Автоматически проверяя, носят ли рабочие каски, жилеты и другие СИЗ, ты сможешь гарантировать, что правила техники безопасности не только существуют на бумаге, но и эффективно соблюдаются на всех площадках. Помимо контроля соответствия, компьютерное зрение позволяет выявлять опережающие показатели риска, показывая, насколько хорошо бригады следуют практикам безопасности, что дает организациям возможность замечать тенденции к снижению дисциплины и предотвращать инциденты до того, как они произойдут.
• В качестве бонуса, обнаружение СИЗ также помогает выявлять несанкционированных лиц на площадке, поскольку те, кто не экипирован должным образом, первыми вызывают срабатывание уведомления. В конечном счете, обнаружение СИЗ — это простой, но мощный сценарий использования компьютерного зрения, который обеспечивает полный контроль, полезную аналитику и стандартизированную отчетность, позволяя строительным фирмам снижать риски, защищать работников и обезопасить свои проекты.

Приложения

Construction-PPE поддерживает множество приложений компьютерного зрения, ориентированных на безопасность:

• Автоматизированный мониторинг соблюдения правил: обучайте ИИ-модели мгновенно проверять, носят ли работники необходимые СИЗ, такие как каски, жилеты или перчатки, что снижает риски на площадке.
• Аналитика безопасности на рабочем месте: отслеживайте использование СИЗ во времени, выявляйте частые нарушения и генерируйте инсайты для улучшения культуры безопасности.
• Умные системы наблюдения: подключайте модели обнаружения к камерам для отправки оповещений в реальном времени при отсутствии СИЗ, предотвращая несчастные случаи до их возникновения.
• Робототехника и автономные системы: используйте дронов или роботов для проведения проверок СИЗ на больших объектах, что обеспечивает более быстрые и безопасные инспекции.
• Исследования и образование: предоставляйте реальный набор данных для студентов и исследователей, изучающих безопасность на рабочем месте и взаимодействие людей с объектами.

YAML набора данных

Набор данных Construction-PPE включает файл конфигурации YAML, в котором определены пути к обучающим и валидационным изображениям, а также полный список классов объектов. Ты можешь получить доступ к файлу construction-ppe.yaml напрямую в репозитории Ultralytics здесь: 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

Использование

Ты можешь обучить модель YOLO26n на наборе данных Construction-PPE в течение 100 эпох с размером изображения 640. Следующие примеры показывают, как быстро начать работу. Для получения дополнительных опций и расширенных конфигураций обратись к руководству по обучению.

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)

Примеры изображений и аннотаций

Набор данных охватывает строителей в различных условиях, при разном освещении и в разных позах. Включены как соблюдающие правила, так и нарушающие их случаи.

Лицензия и атрибуция

Construction-PPE разработан и выпущен под лицензией AGPL-3.0 License, поддерживающей исследования с открытым исходным кодом и коммерческое использование при условии надлежащей атрибуции.

Если ты используешь этот набор данных в своем исследовании, пожалуйста, сошлися на него:

@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}
}

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что делает набор данных Construction-PPE уникальным?

В отличие от стандартных наборов данных по строительству, Construction-PPE явно включает классы отсутствующего снаряжения. Этот подход с двойной маркировкой позволяет моделям не только обнаруживать СИЗ, но и отмечать нарушения в режиме реального времени.

Какие категории объектов включены?

Набор данных охватывает каски, жилеты, перчатки, ботинки, защитные очки и самих рабочих, а также их аналоги «отсутствующих СИЗ». Это обеспечивает полный охват соблюдения требований.

Как я могу обучить модель YOLO, используя набор данных Construction-PPE?

Чтобы обучить модель YOLO26, используя набор данных Construction-PPE, ты можешь использовать следующие фрагменты кода:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

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

Подходит ли этот набор данных для реальных приложений?

Да. Изображения отобраны с реальных строительных площадок в разнообразных условиях. Это делает его высокоэффективным для создания систем мониторинга безопасности на рабочем месте.

В чем преимущества использования набора данных Construction-PPE в ИИ-проектах?

Набор данных обеспечивает обнаружение средств индивидуальной защиты в режиме реального времени, помогая следить за безопасностью работников на строительных площадках. Благодаря классам как для надетого, так и для отсутствующего снаряжения, он поддерживает ИИ-системы, способные автоматически фиксировать нарушения безопасности, создавать аналитику по соблюдению правил и снижать риски. Также это практический ресурс для разработки решений компьютерного зрения в области безопасности на производстве, робототехники и научных исследований.