基于深度学习detr算法的工程车辆识别 yolo智慧工地车辆检测 工程车辆装备识别 高空无人机工地巡检 挖掘机识别 铲车识别

介绍

工地工程车装备车辆数据集（无人机，高空视角下） YOLO 风格标注，6700+数据。9大类别，涵盖挖掘机，塔吊，翻斗车等。 工地工程车数据集 工地车数据集 工程车检测数据集

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工程装备数据集 YOLO 风格标注，6700+数据。
9大类别，工程车辆数据集，已标注，YOLO风格标注，5000张，
9个label。

0.叉车 1.打桩机 2.异物 3.起重机 4.自卸车 5.鸟骸 6.混凝土泵车 7.塔吊 8.挖掘机

无人机，高空视角。

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工程装备检测数据集 (Construction Equipment Detection Dataset)

描述: 本数据集旨在支持对工程装备的自动检测，特别适用于建筑工地监控、安全管理、智能工地应用等领域。通过使用该数据集训练的模型可以帮助及时发现并管理施工现场的各种工程装备，提高施工安全性和效率。

类别:

excavator (挖掘机) tower_crane (塔吊) dump_truck (翻斗车) bulldozer (推土机) loader (装载机) crane (起重机) concrete_pump (混凝土泵车) forklift (叉车) roller (压路机)

数据量:

总图片数: 6,700+张
标注格式: YOLO 格式
文件格式:

图像采用常见的JPEG格式。
标注文件采用YOLO格式，即每个图像对应一个文本文件，其中包含边界框坐标及类别标签。例如，对于excavator类别的标注，文本文件中的每一行将按照以下格式表示：<class_id> <x_center> <y_center> ，其中<class_id>为0到8（代表不同的工程装备类别），其余参数均为归一化后的浮点数值。
数据集结构
确保您的数据集目录结构如下所示（这只是一个示例结构，您可以根据实际情况调整）：

c

onstruction_equipment_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ │ ├── img1.jpg │ │ ├── img2.jpg │ │ └── ... │ ├── val/ │ │ ├── img5000.jpg │ │ ├── img5001.jpg │ │ └── ... ├── labels/ │ ├── train/ │ │ ├── img1.txt │ │ ├── img2.txt │ │ └── ... │ ├── val/ │ │ ├── img5000.txt │ │ ├── img5001.txt │ │ └── ... └── data.yaml

data.yaml 配置文件
创建一个名为 data.yaml 的配置文件，内容如下：

train: ./construction_equipment_dataset/images/train val: ./construction_equipment_dataset/images/val nc: 9 # 类别数量 names: ['excavator', 'tower_crane', 'dump_truck', 'bulldozer', 'loader', 'crane', 'concrete_pump', 'forklift', 'roller'] # 类别名称

使用方法

1. 准备环境

确保安装了必要的Python库，如ultralytics（用于YOLOv8）和其他相关依赖：

pip install ultralytics
2. 修改配置文件
根据实际路径修改 data.yaml 文件中的路径。

3. 训练脚本
   以下是一个使用YOLOv8进行训练的Python脚本示例：

from ultralytics import YOLO import torch

设置设备

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

加载预训练模型或从头开始训练

model = YOLO('yolov8n.pt') # 使用预训练的YOLOv8n模型

model = YOLO() # 从头开始训练

开始训练

results = model.train( data='path/to/data.yaml', # 指定数据集配置文件路径 epochs=100, # 训练轮次 batch=16, # 批处理大小 imgsz=640, # 输入图像尺寸 workers=8, # 数据加载线程数 device=device, # 使用GPU设备编号，默认为0 project='construction_equipment_detection', # 保存结果的项目名称 name='exp', # 实验名称 exist_ok=True # 如果存在相同实验名，覆盖旧的结果 )

可视化训练结果

results.plot()

保存模型

model.save(‘construction_equipment_detection_model.pt’)
训练结果
模型: YOLOv8

性能指标:

准确率 (Accuracy): [根据实际结果填写]
精确度 (Precision): [根据实际结果填写]
召回率 (Recall): [根据实际结果填写]
F1分数 (F1 Score): [根据实际结果填写]
平均精度均值 (mAP@0.5:0.95): [根据实际结果填写]
模型文件:
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提供了YOLOv8的预训练模型文件，可以直接用于推理或进一步微调。

总结

这个工程装备检测数据集提供了6,700多张高质量的真实场景图片，并且已经使用YOLO格式进行了标注。数据集涵盖了九种不同的工程装备类别，包括挖掘机、塔吊、翻斗车等常见设备。通过使用YOLOv8框架，可以有效地识别和分类这些工程装备。提供的预训练模型可以在实际应用中提供可靠的检测结果。

特点

• 包含多种不同类型的工程装备，覆盖了常见的施工现场设备。 图像采集自无人机高空视角，具有较高的多样性和实用性。
• 图像采用高质量的标注，包括边界框和类别标签。 提供YOLO格式的标注文件，方便在深度学习框架中使用。
• 6,700多张图像的数据集规模适中，既足够训练模型，又不会导致过长的训练时间。 可视化与评估

YOLOv8提供了丰富的工具来进行训练过程的可视化和评估。
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