📦 已发布目标检测数据集合集（持续更新）

数据集名称	图像数量	应用方向	博客链接
🔌 电网巡检检测数据集	1600 张	电力设备目标检测	点击查看
🔥 火焰 / 烟雾 / 人检测数据集	10000张	安防监控，多目标检测	点击查看
🚗 高质量车牌识别数据集	10,000 张	交通监控 / 车牌识别	点击查看
🌿 农田杂草航拍检测数据集	1,200 张	农业智能巡检	点击查看
🐑 航拍绵羊检测数据集	1,700 张	畜牧监控 / 航拍检测	点击查看
🌡️ 热成像人体检测数据集	15,000 张	热成像下的行人检测	点击查看
🦺 安全背心检测数据集	3,897 张	工地安全 / PPE识别	点击查看
🚀 火箭检测数据集介绍	12,000 张	智慧医疗 / 养老护理	点击查看
⚡ 绝缘子故障检测数据集	2,100张	无人机巡检/智能运维	点击查看
🚦交通标志检测数据集	1866张	智能驾驶系统/地图数据更新	点击查看
🚧 道路交通标志检测数据集	2,000张	智能地图与导航/交通监控与执法	点击查看
😷 口罩检测数据集	1,600张	疫情防控管理/智能门禁系统	点击查看
🦌 野生动物检测数据集	5,138张	野生动物保护监测/智能狩猎相机系统	点击查看
🍎 水果识别数据集	2,611张	图片智能零售/智慧农业	点击查看
🚁 无人机目标检测数据集	14,751张	无人机检测/航拍图像	点击查看
🚬 吸烟行为检测数据集	2,108张	公共场所禁烟监控/健康行为研究	点击查看
🛣️ 道路坑洞检测数据集	8,300张	智能道路巡检系统/车载安全监测设备	点击查看
🛠️ 井盖识别数据集	2,700 张	道路巡检 智能城市	点击查看
🧯 消防器材检测数据集	9,600 张	智慧安防系统 自动审核系统	点击查看
📱 手机通话检测数据集	3,100张	智能监控系统 驾驶安全监控	点击查看
🚜 建筑工地车辆检测数据集	28,000 张	施工现场安全监控 智能工地管理系统	点击查看
🏊 游泳人员检测数据集	4,500 张	游泳池安全监控 海滩救生系统	点击查看
🌿 植物病害检测数据集	6,200 张	智能农业监测系统 家庭园艺助手	点击查看
🐦 鸟类计算机视觉数据集	6,200 张	鸟类保护监测 生态环境评估	点击查看
🚁 无人机计算机视觉数据集	7,000 张	空域安全监管 无人机反制系统	点击查看
🛡️ Aerial_Tank_Images 坦克目标检测数据集	2,200 张	军事目标识别与侦查 卫星遥感目标识别	点击查看
♻️ 塑料可回收物检测数据集	10,000 张	智能垃圾分类系统 环保回收自动化	点击查看
🏢 建筑物实例分割数据集	9,700 张	城市规划与发展 智慧城市管理	点击查看
😊 人脸情绪检测数据集	9,400 张	智能客服系统 在线教育平台	点击查看
🔍 红外人员车辆检测数据集	53,000 张	智能安防监控系统 边境安全防控	点击查看
🚗 停车空间检测数据集	3,100 张	实时车位导航系统 智能停车收费管理	点击查看
♻ 垃圾分类检测数据集	15,000 张	智能垃圾分类 回收站与环保设施自动化	点击查看
✂️ 石头剪刀布手势识别数据集	3,100 张	智能游戏系统 人机交互界面	点击查看
🍌 腐烂香蕉检测数据集	4,267张	食品质量检测 智能农产品分拣系统	点击查看
🎰 扑克牌数字检测数据集	6,240 张	智能扑克游戏系统 赌场监控与安全	点击查看
🚗 车牌识别数据集	12,658张	智能交通管理系统 停车场自动化管理	点击查看
🏗️ 建筑设备检测数据集	6,247张	智能工地管理 施工安全监控	点击查看
🦺 个人防护装备检测数据集	7,892 张	工业安全监控 建筑工地安全管理	点击查看
⚓ 船舶检测数据集	7,542张	海洋交通监管 港口智能化管理	点击查看
🚁 空中救援任务数据集	6,742张	自然灾害应急救援 海上搜救任务	点击查看
✈️ 固定翼无人机检测数据集	8,247张	空域安全监管 机场反无人机系统	点击查看
😷 口罩检测数据集	8,432张	公共场所监控系统 企业复工防疫管理	点击查看
🚁 无人机检测数据集	6,847张	机场空域安全管理 重要设施防护监控	点击查看
✂️ 剪刀石头布手势识别数据集	2,376张	智能游戏开发 儿童教育娱乐	点击查看
🦺 安全背心识别数据集	4,892张	建筑工地安全监管 工业园区智能巡检	点击查看
🥤 饮料容器材质检测数据集	6,342张	智能垃圾分拣系统 生产线质量检测	点击查看
🚚 物流运输场景数据集	7,854张	智能仓储管理系统 物流车队智能调度	点击查看
🌡️ 热成像数据集	9,127张	夜间安防监控 工业设备检测	点击查看
🚗 车辆损伤识别数据集	6,742 张	保险理赔自动化 智能汽车维修评估	点击查看
🃏 扑克牌牌面识别数据集	8,432 张	智能扑克游戏系统 线上扑克直播辅助	点击查看
🔴 围棋棋子检测数据集	8,247 张	智能围棋对弈系统 围棋教学平台	点击查看
🚀 火箭检测数据集	6,425 张	航天发射监测 军事情报分析	点击查看

📌 每篇文章附带模型指标、训练思路与推理部署建议，欢迎点赞收藏支持~

⚡ 摔跤跌倒检测数据集介绍

📌 数据集概览

本项目是专注于摔跤跌倒事件检测的计算机视觉数据集，共包含约 9,354 张图像，主要用于训练深度学习模型在摔跤运动和日常生活场景下精确识别和检测人员跌倒状态、跌倒类型和危险程度评估。

• 图像数量：9,354 张
• 类别数：6 类
• 适用任务：目标检测（Object Detection）
• 适配模型：YOLOv5、YOLOv8、Faster R-CNN、SSD 等主流框架

包含类别

类别	英文名称	描述
正常站立	Normal_Standing	运动员正常直立状态
主动摔倒	Active_Takedown	摔跤技术性主动摔倒动作
意外跌倒	Accidental_Fall	非技术性意外跌倒事件
地面状态	Ground_Position	运动员在地面的安全状态
危险跌倒	Dangerous_Fall	可能造成伤害的危险跌倒
助理救援	Emergency_Help	教练或医务人员紧急救援

数据集涵盖了摔跤运动中的技术性跌倒和意外性跌倒，能够显著提升模型在运动安全监测、紧急救援和伤害预防中的检测准确性。

🎯 应用场景

该数据集非常适用于以下场景与研究方向：

• 体育安全监测系统
  实时监测摔跤训练和比赛中的危险跌倒事件，及时触发安全预警和紧急救援。

• 智能运动防护设备
  集成到可穿戴设备和智能护具中，自动检测异常跌倒并发送求救信号。

• 老年人跌倒监护
  在养老院、居家环境中监测老年人跌倒事件，提供及时的医疗救助。

• 工业安全监控
  在建筑工地、工厂车间等高风险作业环境中检测工人跌倒事故。

• 智能体育教学
  为摔跤教学提供安全指导，识别学员的不安全动作和潜在风险。

• 医疗康复辅助
  辅助康复训练过程中的跌倒风险评估和运动能力监测。

🖼 数据样本展示

以下展示部分数据集内的样本图片（均带有目标检测框）：

数据集包含多种真实摔跤和跌倒场景下的图像：

• 专业摔跤环境：正规比赛场地、训练馆、学校体育馆等专业场所
• 日常生活场景：家庭环境、公共场所、户外活动等生活化场景
• 多年龄群体：从青少年运动员到老年人的全年龄段覆盖
• 不同跌倒类型：向前跌倒、向后跌倒、侧向跌倒、旋转跌倒等多种形态
• 紧急救援场面：医务人员救治、教练协助、同伴帮扶等救援过程

场景涵盖从竞技体育到日常生活的广泛应用环境，包含不同严重程度的跌倒事件和相应的应急处理过程，特别适合训练高灵敏度的跌倒检测模型。

使用建议

1. 数据预处理优化

   • 针对快速动作场景进行运动模糊处理和帧间差分分析
   • 考虑人体姿态的急剧变化，应用骨骼关键点检测辅助标注
   • 应用时序信息融合，利用跌倒前后的连续帧进行综合判断

2. 模型训练策略

   • 利用人体姿态估计和动作识别的预训练模型进行迁移学习
   • 采用不平衡数据处理技术，重点关注危险跌倒的小样本学习
   • 结合LSTM或3D CNN进行时序建模，捕捉跌倒过程的动态特征

3. 实际部署考虑

   • 超低延迟要求：紧急救援需要毫秒级的检测响应时间
   • 边缘计算优化：支持在监控摄像头等边缘设备上实时运行
   • 高可靠性设计：采用多传感器融合减少误报和漏报

4. 应用场景适配

   • 报警系统集成：与医疗急救、安保系统的自动化对接
   • 可穿戴设备融合：结合加速度计、陀螺仪等传感器数据
   • 隐私保护机制：在监护应用中保护个人隐私和数据安全

5. 性能监控与改进

   • 建立不同场景和人群的跌倒检测准确率基准
   • 收集罕见跌倒类型和极端环境样本进行模型鲁棒性增强
   • 定期评估误报率，避免在正常摔跤训练中产生不必要的警报

🌟 数据集特色

• 医学专业标注：运动医学专家和安全工程师联合标注
• 严重程度分级：根据跌倒危险性进行精细化等级划分
• 多模态数据：包含视频帧序列和传感器数据的同步标注
• 应急响应导向：针对实际救援需求优化的数据结构设计
• 伦理合规性：严格遵守医疗数据和个人隐私保护规范

📈 商业价值

该数据集在以下商业领域具有重要价值：

• 智能安防公司：开发高精度的跌倒检测监控系统
• 医疗设备制造商：集成到健康监护和康复训练设备中
• 养老服务机构：提升老年人安全监护的智能化水平
• 体育科技企业：开发运动安全防护和风险评估系统

🔗 技术标签

计算机视觉 目标检测 跌倒检测 运动安全 紧急救援 YOLO 实时监控 人体姿态 医疗AI 安全防护

---

注意: 本数据集适用于研究、教育和商业用途。使用时请严格遵守医疗数据保护法规和个人隐私权利。在实际部署中必须结合专业的医疗急救知识和安全工程标准，确保系统的可靠性和安全性。

YOLOv8 训练实战

本教程介绍如何使用 YOLOv8 对目标进行识别与检测。涵盖环境配置、数据准备、训练模型、模型推理和部署等全过程。

---

📦 1. 环境配置

建议使用 Python 3.8+，并确保支持 CUDA 的 GPU 环境。

# 创建并激活虚拟环境（可选）
python -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate  # Windows 用户使用 yolov8_env\Scripts\activate

安装 YOLOv8 官方库 ultralytics

pip install ultralytics

📁 2. 数据准备

2.1 数据标注格式（YOLO）

每张图像对应一个 .txt 文件，每行代表一个目标，格式如下：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

所有值为相对比例（0~1）。

类别编号从 0 开始。

2.2 文件结构示例

datasets/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

2.3 创建 data.yaml 配置文件

path: ./datasets
train: images/train
val: images/val

nc: 11
names: ['Bent_Insulator', 'Broken_Insulator_Cap', '', ...]

🚀 3. 模型训练

YOLOv8 提供多种模型：yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x。可根据设备性能选择。

yolo detect train \
  model=yolov8s.pt \
  data=./data.yaml \
  imgsz=640 \
  epochs=50 \
  batch=16 \
  project=weed_detection \
  name=yolov8s_crop_weed

参数	类型	默认值	说明
model	字符串	-	指定基础模型架构文件或预训练权重文件路径（.pt/.yaml）
data	字符串	-	数据集配置文件路径（YAML 格式），包含训练/验证路径和类别定义
imgsz	整数	640	输入图像的尺寸（像素），推荐正方形尺寸（如 640x640）
epochs	整数	100	训练总轮次，50 表示整个数据集会被迭代 50 次
batch	整数	16	每个批次的样本数量，值越大需要越多显存
project	字符串	-	项目根目录名称，所有输出文件（权重/日志等）将保存在此目录下
name	字符串	-	实验名称，用于在项目目录下创建子文件夹存放本次训练结果

关键参数补充说明：

1. model=yolov8s.pt

   • 使用预训练的 YOLOv8 small 版本（平衡速度与精度）
   • 可用选项：yolov8n.pt(nano)/yolov8m.pt(medium)/yolov8l.pt(large)

2. data=./data.yaml

   # 典型 data.yaml 结构示例
   path: ../datasets/weeds
   train: images/train
   val: images/val
   names:
     0: Bent_Insulator
     1: Broken_Insulator_Cap
     2: ...
     3: ...
   

📈 4. 模型验证与测试

4.1 验证模型性能

yolo detect val \
  model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \
  data=./data.yaml

参数	类型	必需	说明
model	字符串	是	要验证的模型权重路径（通常为训练生成的 best.pt 或 last.pt）
data	字符串	是	与训练时相同的 YAML 配置文件路径，需包含验证集路径和类别定义

关键参数详解

1. model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt

   • 使用训练过程中在验证集表现最好的模型权重（best.pt）
   • 替代选项：last.pt（最终epoch的权重）
   • 路径结构说明：

     runs/detect/
     └── [训练任务名称]/
         └── weights/
             ├── best.pt   # 验证指标最优的模型
             └── last.pt   # 最后一个epoch的模型
     

2. data=./data.yaml

   • 必须与训练时使用的配置文件一致
   • 确保验证集路径正确：

     val: images/val  # 验证集图片路径
     names:
       0: crop
       1: weed
     

常用可选参数

参数	示例值	作用
batch	16	验证时的批次大小
imgsz	640	输入图像尺寸（需与训练一致）
conf	0.25	置信度阈值（0-1）
iou	0.7	NMS的IoU阈值
device	0/cpu	选择计算设备
save_json	True	保存结果为JSON文件

典型输出指标

Class     Images  Instances      P      R      mAP50  mAP50-95
all        100       752      0.891  0.867    0.904    0.672
crop       100       412      0.912  0.901    0.927    0.701
weed       100       340      0.870  0.833    0.881    0.643

4.2 推理测试图像

yolo detect predict \
  model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \
  source=./datasets/images/val \
  save=True

🧠 5. 自定义推理脚本（Python）

from ultralytics import YOLO
import cv2

# 加载模型
model = YOLO('runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt')

# 推理图像
results = model('test.jpg')

# 可视化并保存结果
results[0].show()
results[0].save(filename='result.jpg')

🛠 6. 部署建议

✅ 本地运行：通过 Python 脚本直接推理。

🌐 Web API：可用 Flask/FastAPI 搭建检测接口。

📦 边缘部署：YOLOv8 支持导出为 ONNX，便于在 Jetson、RKNN 等平台上部署。

导出示例：

yolo export model=best.pt format=onnx

📌 总结流程

阶段	内容
✅ 环境配置	安装 ultralytics, PyTorch 等依赖
✅ 数据准备	标注图片、组织数据集结构、配置 YAML
✅ 模型训练	使用命令行开始训练 YOLOv8 模型
✅ 验证评估	检查模型准确率、mAP 等性能指标
✅ 推理测试	运行模型检测实际图像目标
✅ 高级部署	导出模型，部署到 Web 或边缘设备