Dataset 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.

211 classes145.3 MBSep 2, 2026

helmetglovesvestboots+7

object-detectionconstructionppe+2

Dataset Construction-PPE của Ultralytics là một dataset phát hiện đối tượng gồm 1.416 hình ảnh (1.132 ảnh dùng để train, 143 ảnh validation và 141 ảnh test), được gắn nhãn cho 11 class nhằm phát hiện thiết bị bảo hộ cá nhân — mũ bảo hộ, găng tay, áo phản quang, ủng và kính bảo hộ — đồng thời phát hiện tình trạng thiếu thiết bị tại các công trường. Được tuyển chọn từ môi trường xây dựng thực tế, dataset bao gồm cả trường hợp tuân thủ và không tuân thủ, là tài nguyên thiết thực để train các model thị giác máy tính giám sát an toàn lao động.

Cấu trúc bộ dữ liệu#

Dataset Construction-PPE chứa 1.416 hình ảnh được chia thành ba tập con định trước, được xác định trong cấu hình construction-ppe.yaml:

Mỗi hình ảnh được chú thích theo format Ultralytics YOLO, đảm bảo khả năng tương thích với các pipeline phát hiện đối tượng và tracking tiên tiến.

Dataset cung cấp 11 class bao phủ thiết bị đang được đeo, thiết bị bị thiếu và người:

• PPE đang được đeo (5): helmet, gloves, vest, boots, goggles
• PPE bị thiếu (4): no_helmet, no_gloves, no_boots, no_goggle
• Khác (2): Person, none

Việc ghép các nhãn thiết bị đang được đeo và thiết bị bị thiếu cho phép model vừa phát hiện thiết bị được đeo đúng cách vừa đánh dấu các vi phạm an toàn. Lưu ý rằng vest không có nhãn riêng cho áo phản quang bị thiếu.

Giá trị kinh doanh#

Xây dựng là một trong những ngành nguy hiểm nhất, và thách thức thường nằm ở việc thực thi thay vì thiếu quy định. Các đội ngũ an toàn và sức khỏe nghề nghiệp phải phân bổ nguồn lực hạn chế, nên không thể theo dõi mọi góc của một công trường nhộn nhịp, luôn thay đổi theo thời gian thực.

Phát hiện PPE dựa trên thị giác máy tính giúp thu hẹp khoảng cách đó. Bằng cách tự động kiểm tra việc công nhân có đeo mũ bảo hộ, áo phản quang và các thiết bị cần thiết khác hay không, giải pháp này thực thi nhất quán các quy tắc an toàn tại nhiều công trường và cung cấp các chỉ báo sớm về rủi ro — cho thấy xu hướng tuân thủ trước khi sự cố xảy ra. Phát hiện PPE cũng có thể đánh dấu những người xâm nhập trái phép vào công trường, vốn thường là những người đầu tiên xuất hiện mà không có thiết bị bảo hộ phù hợp.

Ứng dụng#

Construction-PPE hỗ trợ nhiều ứng dụng thị giác máy tính tập trung vào an toàn:

• Giám sát tuân thủ tự động: Train các model AI để kiểm tra ngay lập tức liệu công nhân có đang đeo thiết bị an toàn bắt buộc như mũ bảo hộ, áo phản quang hoặc găng tay hay không, qua đó giảm rủi ro tại công trường.
• Phân tích an toàn lao động: Theo dõi việc sử dụng PPE theo thời gian, phát hiện các vi phạm thường xuyên và tạo insight để cải thiện văn hóa an toàn.
• Hệ thống giám sát thông minh: Kết nối các model phát hiện với camera để gửi cảnh báo theo thời gian thực khi thiếu PPE, giúp ngăn ngừa tai nạn trước khi xảy ra.
• Robot và hệ thống tự động: Cho phép drone hoặc robot thực hiện kiểm tra PPE trên các công trường lớn, hỗ trợ hoạt động kiểm tra nhanh hơn và an toàn hơn.
• Nghiên cứu và giáo dục: Cung cấp dataset thực tế cho sinh viên và nhà nghiên cứu tìm hiểu về an toàn lao động và tương tác giữa người với vật thể.

Để gắn nhãn, train và triển khai model phát hiện PPE mà không cần quản lý hạ tầng cục bộ, hãy chạy toàn bộ workflow trên trình duyệt với Ultralytics Platform.

YAML của bộ dữ liệu#

Dataset Construction-PPE bao gồm một file cấu hình YAML xác định các đường dẫn đến hình ảnh train, validation và test, cùng với danh sách đầy đủ các class đối tượng. Bạn có thể truy cập trực tiếp file construction-ppe.yaml trong repository Ultralytics tại đây: 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

Cách sử dụng#

Bạn có thể train model YOLO26n trên dataset Construction-PPE trong 100 epoch với kích thước hình ảnh là 640. Các ví dụ sau cho thấy cách bắt đầu nhanh chóng. Để biết thêm tùy chọn và cấu hình nâng cao, hãy xem Hướng dẫn training.

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)

Hình ảnh mẫu và annotation#

Dataset ghi lại hình ảnh công nhân xây dựng trong nhiều môi trường, điều kiện ánh sáng và tư thế khác nhau. Cả trường hợp tuân thủ và không tuân thủ đều được bao gồm.

Giấy phép và ghi công#

Construction-PPE được phát triển và phát hành theo Giấy phép AGPL-3.0, hỗ trợ nghiên cứu mã nguồn mở và các ứng dụng thương mại với điều kiện ghi công phù hợp.

Nếu sử dụng dataset này trong nghiên cứu, vui lòng trích dẫn dataset:

@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}
}

FAQ#