检测有没有玩手机的检测数据集（10,000+张图片已划分、已标注）| AI训练适用于目标检测任务

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一、项目背景

随着智能手机的普及，人们在日常生活和工作中频繁使用手机，导致注意力分散、生产效率下降以及潜在的安全隐患。例如，驾驶或行走过程中使用手机可能增加交通事故风险，办公或工厂场景中玩手机也可能影响工作效率和安全管理。因此，能够自动检测人们是否使用手机的行为，对于安全监控、行为分析以及人机交互研究具有重要意义。

传统的人工监控方式成本高、效率低，难以覆盖大范围场景。而计算机视觉和深度学习技术的发展，使得通过图像或视频自动识别手机使用行为成为可能，为安全管理、行为分析和智能交互提供了数据支持。为了满足这一需求，本数据集针对玩手机行为检测进行了系统化收集和标注，涵盖多种场景和光照条件，可直接用于目标检测模型的训练与评估。

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数据集下载

链接:https://pan.baidu.com/s/1YeHCon3JABhYTTM7QbfCEA?pwd=59pj
提取码:59pj

数据集说明

玩手机目标检测数据集

本数据集专注于检测人们使用手机的行为，共收集约 10,000 张图像，涵盖室内、室外、不同光照和多角度场景。每张图片均标注了手机的位置，适用于目标检测任务。

数据集分为训练集、验证集和测试集，目录结构为：

train: …/train/images
val: …/valid/images
test: …/test/images

该数据集可用于行为监测、智能安全管理以及人机交互研究，为深度学习模型提供高质量训练数据。

二、数据集概述

本数据集共包含 约10,000张图像，涵盖室内、室外、办公室、街道、公共场所等多种场景，具有良好的泛化能力。每张图像均标注了手机所在位置的边界框信息，便于训练深度学习目标检测模型。

📂 数据目录结构

dataset/
├── train/
│   └── images/
├── valid/
│   └── images/
├── test/
│   └── images/
└── labels/

• train/images：训练集图像
• valid/images：验证集图像
• test/images：测试集图像
• labels：YOLO格式标注文件

数据集已完成训练、验证、测试集划分，可直接适配YOLO系列及其他目标检测模型训练。

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三、数据集标注说明

• 标注类型：目标边界框
• 标注格式：YOLO标准txt文件
• 每张图像可标注一部或多部手机
• 可直接适配：YOLOv5 / YOLOv7 / YOLOv8 / YOLOv10、Faster R-CNN、SSD、DETR 等

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随着智能手机在日常生活和工作中的普及，人们在各种场景下频繁使用手机的行为愈发常见。然而，过度或不当使用手机可能带来安全隐患、分散注意力，甚至影响生产效率和公共安全。例如，行人、学生或驾驶员在使用手机时容易分心，增加事故风险；办公或工厂场景中玩手机也可能影响作业效率和安全管理。传统人工监控方式成本高、覆盖面有限且效率低，难以满足现代智能管理系统对实时性和准确性的要求。计算机视觉和深度学习技术的发展为自动检测手机使用行为提供了可行方案，使行为监测、智能安全管理和人机交互研究能够基于大规模图像数据实现自动化分析和决策。为此，本数据集专注于玩手机行为检测，收集了约10,000张覆盖室内、室外、不同光照、不同角度的高质量图像，并提供精确的手机边界框标注，已完成训练集、验证集和测试集划分，可直接用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD、DETR等主流目标检测模型的训练与评估。该数据集不仅具备科研价值，可支持小目标检测、行为识别算法优化及复杂环境下的模型鲁棒性分析，也具有工程应用价值，为办公场所安全管理、工厂生产线监控、公共场所违规行为检测以及驾驶行为监控等智能化场景提供数据支撑，助力提升行为监控和安全管理的自动化水平与智能化能力。

四、数据集特点

1. 场景多样：室内、室外、办公室、街道等多场景覆盖
2. 光照条件丰富：白天、夜晚、强光、阴影等多种光照
3. 数据量充足：10,000+张图像，满足深度学习训练需求
4. 标注规范：目标边界框精确，可直接用于模型训练
5. 行为监测导向：专注于手机使用行为，可用于行为分析和安全管理

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五、适用场景

📱 智能安全管理

• 办公场所、工厂及生产线行为监控
• 公共场所违规使用手机检测
• 驾驶行为监控

🧠 行为分析与研究

• 人机交互研究
• 用户行为分析
• 小目标检测、姿态分析结合应用

🤖 深度学习模型训练与实验

• YOLO系列目标检测训练
• 多场景小目标识别研究
• 模型泛化能力测试与优化

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六、结语

本玩手机行为检测数据集以实际场景为基础，提供了规范标注和合理划分的10,000+图像资源，可直接用于目标检测模型的训练与评估。数据集覆盖室内、室外、多光照、多角度场景，兼顾科研和工程应用需求。无论是行为监控、智能安全管理、驾驶风险分析，还是人机交互研究，该数据集都能够为深度学习模型提供高质量训练数据，助力智能行为识别技术的发展，提高安全管理和监控的自动化水平。
总体而言，本玩手机行为检测数据集是一份高质量、场景丰富且工程价值与科研价值兼具的数据资源。数据集包含约10,000张图像，覆盖室内、室外、办公室、街道、公共场所等多种环境，同时囊括不同光照、角度和拍摄距离，保证了模型训练的泛化能力。每张图像均提供精确的手机目标边界框标注，可直接适配YOLO系列、Faster R-CNN、SSD、DETR等主流目标检测模型，显著降低模型训练和实验准备成本。该数据集不仅适用于目标检测模型的训练与评估，也可用于行为分析、人机交互研究和智能安全管理系统的开发。从科研角度来看，数据集可支持多场景小目标检测、复杂光照下的行为识别、模型泛化性与鲁棒性测试等技术探索；从工程应用角度看，能够为办公安全、工厂生产线监管、公共场所违规使用手机检测以及驾驶行为监控等提供可靠的数据支撑。整体而言，这一数据集不仅满足教学实验、毕业设计和科研论文的需求，也为智能行为识别、自动化安全监控及人机交互研究提供了坚实的数据基础，为提升公共安全管理和行为监控的智能化水平提供了切实可行的技术支撑。