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🚆 铁路工人安全穿戴检测数据集（固定高空视角 · YOLO）

🌐 数据集概览

• 采集方式：固定高空相机 + 无人机变焦镜头，多角度（30° / 45° / 60°）航拍铁路作业现场

• 图片总量：3,222 张，RGB 实拍

• 标注状态：全部已标注，即拿即用

• 数据格式：YOLO 格式（.txt 标签与图片一一对应）

• 总规模：数据量适中，兼顾存储与训练效果

🏷️ 检测类别（3 类）

类别 ID 英文 中文 框数（参考公开数据集统计）
0 vest 反光衣（高可视性防护服） 7,883
1 helmet 安全帽（硬质头戴防护） 6,515
2 worker 铁路工人（person） 7,973

数据覆盖多种光照条件与复杂铁路场景（铁轨背景、设备遮挡、工人姿态多变），专门用于安全穿戴合规性自动检测。

📊 数据划分

总规模：3,222 张
├── train/ 2,577 张 ██████████████████ 80%
└── val/ 645 张 ██████ 20%

💡 该划分与公开"Railroad Worker Detection Dataset"规模完全一致（2577+645=3222）。若参考浙江大学期刊网发表的同类研究，原论文采用 8:1:1 划分（训练 2578 / 验证 322 / 测试 322），本卡片采用用户指定的 8:2 训练/验证划分，更适合不需要独立测试集的快速迭代训练。

🎯 适用场景

方向 具体应用
铁路安全巡检 固定摄像头 / 无人机自动识别作业人员穿戴合规性
智慧工地 边缘盒子实时检测，未戴安全帽 / 未穿反光衣自动报警
目标检测研究 高空俯视角、小目标（安全帽）、遮挡场景、类间重叠（人-衣-帽）等典型难题
毕业设计 / 科研 基于 YOLOv5/v7/v8/v11 的改进网络验证基准数据集

🔬 数据特点与研究价值

• 固定视角一致性：减少高度变化导致的目标尺度差异，提升模型收敛稳定性

• 多角度覆盖：30°/45°/60° 模拟真实巡检观测，增强视角鲁棒性

• 小目标挑战：高空俯拍下安全帽目标像素占比小，是检验小目标检测算法的理想基准

• 遮挡场景丰富：部分遮挡样本占比较高（反光衣约 16.56%，安全帽约 14.02%）

• 合规判定友好：标注粒度精确到"是否正确穿戴"，可直接服务于安全预警系统

📁 目录结构

RailwayWorkerDetection/
├── train/
│ ├── images/ # 2,577 张 .jpg
│ └── labels/ # 2,577 个 .txt（YOLO 格式）
├── valid/
│ ├── images/ # 645 张 .jpg
│ └── labels/ # 645 个 .txt
└── data.yaml # YOLO 配置文件

data.yaml 示例：

path: ./RailwayWorkerDetection
train: train/images
val: valid/images

nc: 3
names: [‘vest’, ‘helmet’, ‘worker’]

💻 快速上手

YOLOv8 训练

yolo detect train
data=data.yaml
model=yolov8s.pt
imgsz=640
batch=16
epochs=100
name=railway_worker_det

推理

yolo detect predict
model=runs/detect/railway_worker_det/weights/best.pt
source=test.jpg
conf=0.4

⚙️ 训练建议

💡 针对高空视角 + 小目标特性，建议如下配置：

• 输入分辨率：imgsz=640 或 imgsz=800（高空下安全帽目标偏小，更大分辨率有助于召回）

• 模型选择：推荐 yolov8-s/m 或 yolov11n（兼顾精度与边缘部署速度）

• 数据增强：开启 Mosaic、随机缩放、水平翻转；可加入 ECA 注意力机制，据论文报道可将 mAP@50-95 提升至 0.671，较基线 YOLOv5 提升 2.4%

• 类别不平衡：helmet 与 worker 框数接近，vest 略少，正常训练即可；若 recall 偏低，可对 helmet 类做针对性过采样

• 遮挡处理：建议在 Neck 部分引入注意力模块，抑制铁轨背景干扰

🛠️ 附加服务（可选）

• ✅ 训练代码：完整 YOLOv5/v8/v11 训练脚本 + 环境配置说明

• ✅ 检测界面：PyQt / Gradio 可视化界面，支持图片 / 视频 / 实时 RTSP 摄像头流

• ✅ 边缘部署：提供 ONNX / TensorRT 导出，适配海康、大华等 IPC 摄像头边缘盒子

• ✅ 定制服务：可增加"未戴安全帽"、"未穿反光衣"的违规判定标签，或扩充夜间、雨雾天气样本

⚠️ 注意事项

• 本数据集为虚拟资料，图片来自真实铁路作业场景，仅限学术研究 / 算法验证 / 毕业设计使用

• 若用于实际铁路安全生产系统，建议补充贵局所辖线路的实地采集数据做微调，以提升落地泛化性

• 高空俯视角下 person 与 vest 存在天然重叠，训练时可考虑加入穿戴关系约束后处理（如：检测到 worker 但未检测到 helmet → 触发报警）

📬 细节可私聊

• 可先发送样例图 + 标注可视化预览

• 支持格式互转：YOLO ↔ VOC ↔ COCO

• 支持重新划分训练/验证/测试集比例（如 8:1:1）

让 AI 盯紧每一顶安全帽、每一件反光衣，守护铁路作业者的生命线。 🦺🔍🚆