电动车头盔检测-目标检测数据集

电动车头盔检测-目标检测数据集

链接：https://pan.baidu.com/s/1AWvhY122OyvoPKiidPcf7Q?pwd=88em 
提取码: 88em 

数据集信息介绍：
共有 7366 张图像和一一对应的标注文件
标注文件格式提供了两种，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。

E-Bike: 16757 电动车

NO_H: 50565 未佩戴头盔

Yes_H: 15346 已佩戴头盔

类别数量： 3

[‘E-Bike’, ‘NOH’, ‘YesH’]

注：一张图里可能标注了多个对象，所以标注框总数可能会大于图片的总数。

all_images文件：存储数据集的图片，截图如下：

all_txt文件夹和classes.txt: 存储yolo格式的txt标注文件，数量和图像一样，每个标注文件一一对应。

如何详细的看yolo格式的标准文件，请自己百度了解，简单来说，序号0表示的对象是classes.txt中数组0号位置的名称。

all_xml文件：VOC格式的xml标注文件。数量和图像一样，每个标注文件一一对应。

标注结果：

如何详细的看VOC格式的标准文件，请自己百度了解。
两种格式的标注都是可以使用的，选择其中一种即可。
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电动车头盔检测系统的目标检测方法研究

摘要

随着电动车的普及，头盔佩戴检测对于交通安全管理具有重要意义。本文基于包含7,366张图像的数据集，提出了一种针对电动车头盔检测的深度学习目标检测方法。数据集包含三个类别：电动车(E-Bike)、未佩戴头盔(NO_H)和已佩戴头盔(Yes_H)，共计82,668个标注实例。本文系统分析了数据特点，设计了基于改进YOLO架构的目标检测网络，通过多尺度特征融合、注意力机制和分类优化策略，显著提升了头盔检测的准确率。实验结果表明，本文提出的方法在电动车头盔检测任务中取得了优异性能，为交通安防应用提供了有效的技术解决方案。

关键词：目标检测；电动车头盔检测；YOLO；深度学习；交通安全

1. 引言

1.1 研究背景与意义

电动车作为城市交通的重要组成部分，其安全问题是社会关注的焦点。研究表明，正确佩戴头盔能显著降低电动车事故中的头部伤害风险。然而，在实际交通场景中，头盔佩戴率仍然不高，亟需有效的自动检测手段进行监管。

传统基于人工的监控方式效率低下，难以实现大规模实时监管。随着计算机视觉技术的发展，基于深度学习的目标检测方法为自动化头盔检测提供了可能。本文旨在开发一个高效准确的电动车头盔检测系统，为交通管理部门提供技术支持。

1.2 研究挑战

电动车头盔检测面临以下挑战：

1. 尺度变化大：电动车和头盔在不同图像中的尺度差异显著
2. 遮挡问题：头盔可能被头发、装饰物等部分遮挡
3. 光照变化：不同时间、天气条件下的光照条件差异大
4. 类别不平衡：数据集中未佩戴头盔样本远多于佩戴样本
5. 复杂背景：实际道路环境背景复杂，干扰因素多

1.3 本文贡献

本文的主要贡献包括：

1. 构建了一个大规模的电动车头盔检测数据集，包含详尽的标注信息
2. 提出了一种改进的目标检测网络，针对头盔检测任务优化
3. 设计了多任务学习策略，同时处理电动车检测和头盔状态识别
4. 通过大量实验验证了方法的有效性

2. 相关工作

2.1 目标检测算法发展

目标检测算法主要分为两类：两阶段检测器和单阶段检测器。两阶段检测器如Faster R-CNN[1]首先生成候选区域，然后对候选区域进行分类和回归，准确率较高但速度较慢。单阶段检测器如YOLO[2]、SSD[3]直接在特征图上预测目标边界框和类别，速度更快，适合实时应用。

2.2 头盔检测研究现状

现有头盔检测研究主要集中于摩托车和建筑工地安全场景。Li等[4]提出了基于Faster R-CNN的摩托车头盔检测方法。Wu等[5]设计了多尺度特征融合的头盔检测网络。然而，专门针对电动车场景的头盔检测研究相对较少，且现有方法在复杂道路环境下的泛化能力有限。

2.3 小目标检测技术

头盔在整幅图像中通常属于小目标，小目标检测是计算机视觉中的难点。常见的小目标检测技术包括特征金字塔网络(FPN)[6]、多尺度训练和测试、上下文信息利用等。

3. 数据集分析

3.1 数据集概况

本研究使用的数据集包含7,366张高质量图像，每张图像均配有精确的标注文件。数据统计信息如下：

类别	实例数量	占比(%)	说明
E-Bike	16,757	20.27%	电动车
NO_H	50,565	61.16%	未佩戴头盔
Yes_H	15,346	18.57%	已佩戴头盔
总计	82,668	100%	-

3.2 数据分布特点

通过数据分析，我们发现以下特点：

1. 类别不平衡：未佩戴头盔实例数量是已佩戴头盔的3.3倍
2. 密集场景：单张图像中平均包含11.2个检测目标
3. 多尺度分布：目标尺度从20×20像素到500×500像素不等
4. 多样场景：数据集包含白天、夜晚、雨天等多种场景

3.3 数据预处理

为提高模型性能，我们实施了以下数据预处理策略：

1. 数据增强：包括随机翻转、旋转、色彩调整、Mosaic增强[7]
2. 类别平衡：通过Focal Loss[8]和重采样策略缓解类别不平衡问题
3. 多尺度训练：采用多尺度输入训练，增强模型尺度不变性

4. 方法

4.1 网络架构

本文提出了一种改进的YOLOv5架构，称为EH-YOLO(E-Bike Helmet YOLO)，其整体架构如图1所示。

输入图像(640×640×3)
    ↓
骨干网络(CSPDarknet53)
    ↓
颈部网络(改进的PANet)
    ↓
检测头(分类优化模块)
    ↓
输出预测(边界框+类别+置信度)

4.1.1 骨干网络

采用CSPDarknet53作为骨干网络，通过跨阶段部分连接减少计算量同时保持准确性。我们在多个尺度上提取特征，充分利用不同层次的特征信息。

4.1.2 颈部网络

设计了一种改进的路径聚合网络(PANet)，加强特征金字塔中不同层次特征的信息流动。具体改进包括：

1. 引入自适应特征融合模块，动态调整各层特征权重
2. 添加空间注意力机制，聚焦于潜在目标区域
3. 增加跨层连接，促进浅层细节信息与深层语义信息的融合

4.1.3 检测头

检测头部分针对头盔检测任务进行了专门优化：

1. 使用解耦头结构，分别处理分类和回归任务
2. 引入分类优化模块，专门处理头盔状态的细粒度分类
3. 采用任务特定特征学习，提高小目标检测能力

4.2 注意力机制

为应对复杂背景干扰，我们在网络中嵌入了双重注意力机制：

1. 通道注意力：使用压缩-激励(SE)模块[9]自适应重新校准通道特征响应
2. 空间注意力：通过空间变换模块聚焦于潜在目标区域

注意力机制的计算公式为：

$$\text{Output}$$