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目标检测数据集 第090期-基于yolo标注格式的无人机航拍施工工地目标检测数据集(含免费分享)

超实用无人机航拍施工工地目标检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

2、数据详情

（1）数据规模与划分

（2）目标类别与场景覆盖

（3）标注规范与质量

3、应用场景

（1）工地设备智能调度

（2）安全风险自动预警

（3）施工进度可视化管理

（4）工地合规性监管

4、使用申明

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目标检测数据集 第090期-基于yolo标注格式的无人机航拍施工工地目标检测数据集(含免费分享)

超实用无人机航拍施工工地目标检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

传统的工地监测依赖人工巡检，不仅耗时耗力，还存在 “覆盖不全、响应滞后” 的问题；而无人机航拍凭借 “视角广、灵活性强” 的优势，成为工地数据采集的理想工具。但要让无人机采集的图像 “看懂” 工地里的设备、车辆，就需要高质量的目标检测数据集来训练 AI 模型 。

目前，工地场景的公开视觉数据集相对稀缺：一方面，工地环境复杂（设备类型多、遮挡情况频繁）；另一方面，不同工地的场景差异大，通用数据集的适配性不足。

2、数据详情

本数据集以 “无人机航拍施工工地” 为核心场景，从数据构成、标注规范等方面，都贴合真实的工地监测需求，具体信息如下：

（1）数据规模与划分

数据集共包含1431 张图像文件（均为 JPG 格式），配套1431个标注文件（采用 YOLO 格式的 TXT 文件），整体分为训练集与验证集两个部分：

• • 训练集：包含 1145 张图像及对应的 1145 个标注文件，用于模型的训练学习；
• • 验证集：包含 286 张图像及对应的 286 个标注文件，用于验证模型的泛化能力。

（2）目标类别与场景覆盖

数据集针对工地常见设备与作业工具，定义了 6 类核心检测目标，覆盖了工地高频出现的关键对象：

• • 挖掘机（excavator）：工地土方作业的核心设备，在数据集中出现频率较高；
• • 起重机（crane_truck）：负责物料吊装的重型设备；
• • 混凝土搅拌车（concrete_truck）：运输混凝土的专用车辆；
• • 自卸卡车（dump_truck）：用于渣土、建材运输的车辆；
• • 钻孔设备（drilling）：地基作业等场景的专用机械；
• • 叉车（forklift）：工地内短途物料转运的常用设备；
• • 塔吊（tower_crane）：高层建筑施工的核心起重设备。

从场景来看，数据集覆盖了不同类型的工地（如土方作业区、建筑主体施工区），包含了不同天气、不同时段的航拍图像，同时涵盖了 “设备遮挡、密集分布” 等真实工地中常见的复杂情况。

（3）标注规范与质量

标注文件采用 YOLO 格式（每一行对应一个目标，包含 “类别 ID、目标中心 x 坐标、目标中心 y 坐标、目标宽度、目标高度”），所有标注均基于无人机航拍图像的像素坐标完成，确保了目标定位的准确性。

同时，数据集在标注过程中严格遵循 “单目标单标注、边界框贴合目标轮廓” 的原则，避免了标注模糊、重复标注等问题，为模型训练提供了高质量的监督信息。

3、应用场景

（1）工地设备智能调度

通过无人机航拍 + 目标检测模型，可实时统计工地内各类设备（如挖掘机、自卸卡车）的数量、位置及作业状态。

（2）施工进度可视化管理

结合不同时段的无人机航拍图像与目标检测结果，可跟踪工地内设备的作业范围、物料运输的频次等数据，将这些信息与施工计划对比。

4、使用申明

本数据集仅可用于学术研究，不得将其用于商业目的。

在使用该数据集进行学术研究时，应遵守相关的学术规范，引用该数据集的来源，尊重数据集创作者的劳动成果。

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⭐数据获取说明

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