Датасет Construction-PPE#

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

Датасет Ultralytics Construction-PPE предназначен для обнаружения объектов и содержит 1 416 изображений (1 132 для обучения, 143 для валидации и 141 для тестирования), размеченных по 11 классам для обнаружения средств индивидуальной защиты — касок, перчаток, жилетов, ботинок и защитных очков — и выявления отсутствующего снаряжения на строительных площадках. Датасет собран в реальных условиях строительных объектов и включает как случаи соблюдения, так и нарушения требований, поэтому он подходит для обучения моделей компьютерного зрения, контролирующих безопасность труда.

Структура набора данных#

Датасет Construction-PPE содержит 1 416 изображений, разделенных на три заранее заданные подвыборки согласно конфигурации construction-ppe.yaml:

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

Датасет содержит 11 классов, охватывающих надетые средства защиты, отсутствующие средства защиты и людей:

• Надетые СИЗ (5): helmet, gloves, vest, boots, goggles
• Отсутствующие СИЗ (4): no_helmet, no_gloves, no_boots, no_goggle
• Прочее (2): Person, none

Сочетание меток надетых и отсутствующих средств защиты позволяет модели и обнаруживать правильно надетое снаряжение, и выявлять нарушения правил безопасности. Обрати внимание: для vest нет отдельной метки отсутствующего жилета.

Практическая ценность для бизнеса#

Строительство — одна из самых опасных отраслей, и проблема обычно заключается не в отсутствии правил, а в контроле за их соблюдением. Сотрудники служб охраны труда перегружены и не могут в реальном времени следить за каждым уголком оживленной, постоянно меняющейся стройплощадки.

Обнаружение СИЗ с помощью компьютерного зрения помогает решить эту проблему. Автоматическая проверка наличия у работников обязательных касок, жилетов и других средств защиты обеспечивает единообразное соблюдение правил безопасности на объектах и выявляет ранние индикаторы риска, показывая тенденции соблюдения требований до возникновения происшествий. Обнаружение СИЗ также помогает выявлять посторонних на объекте: обычно именно они первыми оказываются там без необходимого защитного снаряжения.

Применение#

Construction-PPE подходит для самых разных приложений компьютерного зрения, ориентированных на безопасность:

• Автоматизированный контроль соблюдения требований: обучай модели ИИ мгновенно проверять, носят ли работники необходимые средства защиты, например каски, жилеты или перчатки, чтобы снизить риски на объекте.
• Аналитика безопасности труда: отслеживай использование СИЗ с течением времени, выявляй частые нарушения и получай полезные сведения для повышения культуры безопасности.
• Интеллектуальные системы видеонаблюдения: подключай модели обнаружения к камерам, чтобы получать уведомления в реальном времени при отсутствии СИЗ и предотвращать несчастные случаи.
• Робототехника и автономные системы: используй дроны или роботов для проверки СИЗ на крупных объектах, ускоряя и делая безопаснее инспекции.
• Исследования и образование: используй реальные данные для студентов и исследователей, изучающих безопасность труда и взаимодействие людей с объектами.

Размечай данные, обучай и развертывай модель обнаружения СИЗ без управления локальной инфраструктурой — выполняй весь процесс в браузере с помощью платформы Ultralytics.

Файл YAML набора данных#

Датасет Construction-PPE включает YAML-файл конфигурации, в котором заданы пути к изображениям для обучения, валидации и тестирования, а также полный список классов объектов. Файл construction-ppe.yaml можно открыть напрямую в репозитории Ultralytics: 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 датасете Construction-PPE в течение 100 эпох с размером изображения 640. В примерах ниже показано, как быстро начать работу. Дополнительные параметры и расширенные конфигурации см. в руководстве по обучению.

from ultralytics import YOLO

# Загрузи предварительно обученную модель
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Обучи модель на датасете Construction-PPE
model.train(data="construction-ppe.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Примеры изображений и аннотаций#

На изображениях датасета представлены строители в разных условиях, при различном освещении и в разных позах. Датасет включает случаи как соблюдения, так и нарушения требований.

Лицензия и указание авторства#

Датасет Construction-PPE разработан и выпущен по лицензии AGPL-3.0, поддерживающей исследования с открытым исходным кодом и коммерческое использование при условии указания авторства.

Если ты используешь этот датасет в своем исследовании, укажи его в списке источников:

@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#