Bộ dữ liệu 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

Bộ dữ liệu Construction-PPE của Ultralytics là bộ dữ liệu phát hiện đối tượng gồm 1.416 hình ảnh (1.132 ảnh huấn luyện, 143 ảnh validation và 141 ảnh kiểm thử), được gắn nhãn theo 11 lớp để phát hiện thiết bị bảo hộ cá nhân — mũ bảo hộ, găng tay, áo phản quang, ủng và kính bảo hộ — cũng như nhận diện thiết bị còn thiếu tại công trường. Được tuyển chọn từ các môi trường xây dựng thực tế, bộ dữ liệu bao gồm cả trường hợp tuân thủ và không tuân thủ, là tài nguyên thiết thực để huấn luyện model thị giác máy tính giám sát an toàn lao động.

Cấu trúc dataset#

Bộ dữ liệu Construction-PPE gồm 1.416 hình ảnh được chia thành ba tập con xác định trước, theo cấu hình construction-ppe.yaml:

Mỗi hình ảnh đều được gắn annotation theo định dạng Ultralytics YOLO, đảm bảo tương thích với các pipeline phát hiện đối tượng và tracking hiện đại.

Bộ dữ liệu cung cấp 11 lớp bao quát thiết bị đang được mặc, thiết bị còn thiếu và người:

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

Việc kết hợp nhãn thiết bị đang được mặc và thiết bị còn thiếu cho phép model vừa phát hiện thiết bị được mặc đúng cách vừa cảnh báo 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 khâu thực thi chứ không phải thiếu quy định. Các nhóm phụ trách sức khỏe và an toàn có nguồn lực hạn chế, không thể giám sát mọi ngóc ngách của công trường đông đúc, luôn thay đổi theo thời gian thực.

Phát hiện PPE bằng thị giác máy tính giúp giải quyết khoảng trống đó. Bằng cách tự động kiểm tra xem công nhân có đeo mũ bảo hộ, mặc áo phản quang và sử dụng các thiết bị cần thiết khác hay không, hệ thống thực thi nhất quán các quy tắc an toàn tại nhiều công trường và phát hiện các chỉ báo sớm về rủi ro — qua đó cho thấy xu hướng tuân thủ trước khi sự cố xảy ra. Phát hiện PPE cũng có thể cảnh báo người xâm nhập trái phép vào công trường, những người thường là đối tượng 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: Huấn luyện model AI để kiểm tra tức thì xem công nhân có đang sử dụng thiết bị bảo hộ bắt buộc như mũ bảo hộ, áo phản quang hoặc găng tay hay không, qua đó giảm thiểu 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 thông tin chuyên sâu để cải thiện văn hóa an toàn.
• Hệ thống giám sát thông minh: Kết nối 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 hành: Cho phép drone hoặc robot kiểm tra PPE trên các công trường rộng lớn, hỗ trợ kiểm tra nhanh hơn và an toàn hơn.
• Nghiên cứu và giáo dục: Cung cấp bộ dữ liệu 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, huấn luyện và triển khai model phát hiện PPE mà không cần quản lý hạ tầng cục bộ, hãy chạy toàn bộ quy trình ngay trên trình duyệt với Ultralytics Platform.

YAML của dataset#

Bộ dữ liệu Construction-PPE có tệp cấu hình YAML xác định đường dẫn đến hình ảnh huấn luyện, validation và kiểm thử cùng danh sách đầy đủ các lớp đối tượng. Bạn có thể truy cập trực tiếp tệp 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 huấn luyện model YOLO26n trên bộ dữ liệu Construction-PPE trong 100 epoch với kích thước ảnh 640. Các ví dụ sau hướng dẫn cách bắt đầu nhanh chóng. Để xem thêm tùy chọn và cấu hình nâng cao, hãy tham khảo hướng dẫn Huấn luyện.

from ultralytics import YOLO

# Tải model pretrained
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Huấn luyện model trên bộ dữ liệu Construction-PPE
model.train(data="construction-ppe.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Hình ảnh mẫu và annotation#

Bộ dữ liệu ghi lại công nhân xây dựng trong nhiều môi trường, điều kiện ánh sáng và tư thế khác nhau. Bộ dữ liệu bao gồm cả trường hợp tuân thủ và không tuân thủ.

Giấy phép và ghi nhận tác giả#

Construction-PPE được phát triển và phát hành theo Giấy phép AGPL-3.0, hỗ trợ nghiên cứu mã nguồn mở và ứng dụng thương mại khi có ghi nhận tác giả phù hợp.

Nếu sử dụng bộ dữ liệu này trong nghiên cứu, vui lòng trích dẫn:

@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}
}

Câu hỏi thường gặp#