Construction-PPE Veri Kümesi#

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 veri kümesi, 11 sınıfta etiketlenmiş 1.416 görüntüden oluşan bir nesne algılama veri kümesidir (1.132 eğitim, 143 doğrulama ve 141 test görüntüsü). Baret, eldiven, yelek, bot ve gözlük gibi kişisel koruyucu donanımları algılamak ve şantiyelerde eksik donanımları işaretlemek için kullanılır. Gerçek inşaat ortamlarından derlenen veri kümesi, kurallara uygun ve aykırı durumların ikisini de içerir; bu da onu iş yeri güvenliğini izleyen bilgisayarlı görü modellerini eğitmek için kullanışlı bir kaynak hâline getirir.

Veri Kümesi Yapısı#

Construction-PPE veri kümesi, construction-ppe.yaml yapılandırmasında tanımlanan üç önceden belirlenmiş alt kümeye ayrılmış 1.416 görüntü içerir:

Her görüntü Ultralytics YOLO biçiminde açıklanmıştır; böylece son teknoloji nesne algılama ve izleme işlem hatlarıyla uyumluluk sağlanır.

Veri kümesi; giyilen donanımları, eksik donanımları ve insanları kapsayan 11 sınıf sunar:

• Giyilen KKD (5): helmet, gloves, vest, boots, goggles
• Eksik KKD (4): no_helmet, no_gloves, no_boots, no_goggle
• Diğer (2): Person, none

Giyilen ve eksik etiketlerini birlikte kullanmak, modelin hem doğru şekilde giyilen donanımları algılamasını hem de güvenlik ihlallerini işaretlemesini sağlar. vest için özel bir eksik yelek etiketi bulunmadığını unutma.

İş Değeri#

İnşaat, en tehlikeli sektörlerden biridir ve sorun genellikle düzenleme eksikliği değil, kuralların uygulanmasıdır. İş sağlığı ve güvenliği ekiplerinin kapasitesi sınırlıdır; yoğun ve sürekli değişen bir sahanın her köşesini gerçek zamanlı olarak izleyemezler.

Bilgisayarlı görü tabanlı KKD algılama, bu açığı kapatmaya yardımcı olur. Çalışanların gerekli baretleri, yelekleri ve diğer donanımları takıp takmadığını otomatik olarak kontrol ederek güvenlik kurallarını sahalar genelinde tutarlı biçimde uygular ve riskin erken göstergelerini ortaya çıkarır; böylece olaylar yaşanmadan önce uyumluluk eğilimlerini gösterir. KKD algılama, genellikle uygun güvenlik donanımı olmadan sahaya ilk giren yetkisiz kişileri de işaretleyebilir.

Uygulamalar#

Construction-PPE, güvenliğe odaklanan çeşitli bilgisayarlı görü uygulamalarına güç verir:

• Otomatik uyumluluk izleme: Çalışanların baret, yelek veya eldiven gibi zorunlu güvenlik donanımlarını takıp takmadığını anında kontrol eden yapay zekâ modelleri eğiterek sahadaki riskleri azalt.
• İş yeri güvenliği analitiği: KKD kullanımını zaman içinde izle, sık yaşanan ihlalleri belirle ve güvenlik kültürünü geliştirecek içgörüler oluştur.
• Akıllı gözetim sistemleri: Algılama modellerini kameralara bağlayarak KKD eksik olduğunda gerçek zamanlı uyarılar gönder ve kazaları yaşanmadan önle.
• Robotik ve otonom sistemler: Büyük sahalarda KKD kontrolleri yapmaları için dronları veya robotları etkinleştirerek daha hızlı ve güvenli denetimleri destekle.
• Araştırma ve eğitim: İş yeri güvenliği ile insan-nesne etkileşimlerini inceleyen öğrenciler ve araştırmacılar için gerçek dünyadan bir veri kümesi sun.

Yerel altyapıyı yönetmeden bir KKD algılama modelini etiketlemek, eğitmek ve dağıtmak için tüm iş akışını tarayıcında Ultralytics Platform ile çalıştır.

Veri Kümesi YAML Dosyası#

Construction-PPE veri kümesi, eğitim, doğrulama ve test görüntülerinin yollarını ve nesne sınıflarının tam listesini tanımlayan bir YAML yapılandırma dosyası içerir. construction-ppe.yaml dosyasına Ultralytics deposundan doğrudan şu adresten erişebilirsin: 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

Kullanım#

Construction-PPE veri kümesinde YOLO26n modelini görüntü boyutu 640 olacak şekilde 100 epoch eğitebilirsin. Aşağıdaki örnekler hızlıca başlamana yardımcı olur. Daha fazla seçenek ve gelişmiş yapılandırma için Eğitim kılavuzuna bak.

from ultralytics import YOLO

# Önceden eğitilmiş modeli yükle
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Modeli Construction-PPE veri kümesinde eğit
model.train(data="construction-ppe.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Örnek Görüntüler ve Ek Açıklamalar#

Veri kümesi, farklı ortam, aydınlatma koşulu ve duruşlardaki inşaat işçilerini kapsar. Hem kurallara uygun hem de kurallara aykırı durumlar yer alır.

Lisans ve Atıf#

Construction-PPE, açık kaynak araştırmalarını ve uygun atıfla ticari uygulamaları destekleyen AGPL-3.0 Lisansı kapsamında geliştirilmiş ve yayımlanmıştır.

Bu veri kümesini araştırmanda kullanırsan lütfen şu şekilde atıf yap:

@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}
}

Sık Sorulan Sorular#