人群检测数据集-7,300张图片 计算机视觉 目标检测 行人检测 智能安防 人流统计

📦 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
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🍎 水果识别数据集	2,611张	图片智能零售/智慧农业	点击查看
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🚬 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
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🐦 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
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♻️ 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
⚡ 摔跤跌倒检测数据集	9,354 张	体育安全监测系统 智能运动防护设备	点击查看
🚗 PKLot停车位检测数据集	12,416 张	计算机视觉 停车位检测	点击查看
🚗 车辆分类数据集	28,045 张	车辆识别 交通工具	点击查看
🚦 道路标识检测数据集	2,893 张	道路标识识别 自动驾驶	点击查看
📦 集装箱侧面分类数据集	2,408 张	集装箱识别 港口物流	点击查看
🚦 交通与道路标识检测数据集	10,000张	交通标志识别 自动驾驶	点击查看
🎯 COCO数据集	123,272张	目标检测 COCO	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~

👥 人群检测数据集介绍

📌 数据集概览

本项目是一个专注于行人检测的计算机视觉数据集，共包含约 7,300 张图像，广泛用于训练和评估目标检测模型在复杂现实场景中准确识别人类个体的能力。该数据集涵盖多样化的环境与行为状态，适用于城市监控、智能安防、人流量统计等实际应用。

• 图像数量：7,300 张
• 类别数：63 类（含“Pedestrian”、“Person”、“Cyclist”等）
• 适用任务：目标检测（Object Detection）
• 适配模型：YOLOv11、YOLOv11n、RFDetr、Faster R-CNN、SSD 等主流框架

包含类别

类别	英文名称	描述
Pedestrian	行人	正常行走或站立的人类个体
Person	人物	广义人类对象，包括坐姿、躺姿等非行走状态
Cyclist	骑行者	骑自行车的人
Car	汽车	路上行驶或停放的车辆
Bicycle	自行车	静止或移动中的自行车
Bag	包裹	手提包、背包等随身物品
Chair	椅子	室内或室外座椅
Dog	狗	家庭宠物或流浪犬
Cat	猫	室内外常见宠物
Face	人脸	仅标注面部区域（可选）

数据集不仅聚焦于“人”的检测，还包含多种常见物体，支持多目标联合检测任务，提升模型在真实场景中的泛化能力。

🎯 应用场景

该数据集非常适用于以下场景与研究方向：

• 智能安防系统
  实现公共场所（如地铁站、商场、机场）的人员异常行为监测与人流密度分析。

• 交通管理与监控
  辅助交通摄像头自动识别行人、骑行者与车辆，优化信号灯控制与道路安全预警。

• 零售与商业分析
  统计门店客流量、顾客停留时间，为营销策略提供数据支持。

• 智慧城市基础设施
  集成到城市大脑系统中，实现城市级人群动态感知与应急响应。

• 自动驾驶感知模块
  作为行人与骑行者检测的训练数据，提升自动驾驶系统的安全性。

• 人机交互与AR/VR应用
  支持虚拟现实中的用户姿态识别与空间定位。

🖼 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生活场景下的图像：

• 室内环境：地铁站、商场、会议室、家庭客厅等
• 室外环境：街道、停车场、公园、车站等
• 不同光照条件：日间自然光、夜间灯光、背光、阴影区域
• 多样化姿态：站立、行走、坐着、躺着、弯腰等
• 遮挡情况：部分遮挡（如人群拥挤）、完全遮挡（多人重叠）
• 尺度变化：远距离小目标（如远处行人）、近距离大目标（如特写）

场景覆盖城市生活的多个维度，数据多样性高，特别适合训练鲁棒性强的行人检测模型。

使用建议

1. 数据预处理优化

   • 图像尺寸统一为640x640或832x832以适配主流检测模型
   • 对低光照图像进行亮度增强与对比度调整
   • 应用数据增强技术：随机翻转、裁剪、颜色抖动、模糊处理

2. 模型训练策略

   • 推荐使用YOLOv11或RFDetr系列模型，其在小目标检测方面表现优异
   • 利用预训练权重进行迁移学习，提升收敛速度与精度
   • 针对小目标行人设计多尺度特征融合机制

3. 实际部署考虑

   • 边缘设备优化：选择轻量化版本（如YOLOv11n、rfdetr-nano）部署在摄像头端
   • 实时处理能力：优化推理速度，满足每秒≥10帧的实时性要求
   • 低功耗设计：适用于电池供电的移动监控设备

4. 应用场景适配

   • 公共安全系统集成：与视频监控平台无缝对接，实现自动报警
   • 移动端部署：支持手机App进行现场人群识别与人数统计
   • 云端批处理：大规模视频流的离线分析与历史回溯

5. 性能监控与改进

   • 建立mAP@50、Precision、Recall等关键指标的基准测试
   • 分析误检与漏检案例，重点关注遮挡严重、逆光等困难样本
   • 定期更新模型以适应新环境（如雨天、雾天、夜间）

🌟 数据集特色

• 高质量标注：采用精确边界框标注，支持精细化检测任务
• 场景丰富：涵盖城市、交通、室内、户外等多种典型环境
• 标签全面：不仅包含行人，还包括相关物体，支持多任务学习
• 模型兼容性强：支持YOLO、RFDetr、Faster R-CNN等多种架构
• 社区活跃：已有369星，3.5k次下载，持续获得开发者关注

📈 商业价值

该数据集在以下商业领域具有重要价值：

• 安防科技企业：开发智能监控系统与人流预警平台
• 智慧城市服务商：构建城市级人口流动分析系统
• 零售连锁品牌：用于门店客流分析与客户行为洞察
• 自动驾驶公司：作为行人检测模块的训练数据源
• AI硬件厂商：集成到智能摄像头、机器人等产品中

🔗 技术标签

计算机视觉 目标检测 行人检测 智能安防 YOLO RFDetr 城市监控 人流统计 自动驾驶 边缘计算

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注意: 本数据集适用于研究、教育和商业用途。使用时请遵守隐私保护相关法律法规，确保图像采集与处理符合伦理规范。建议在涉及人脸识别的应用中，遵循匿名化原则并获取必要授权。

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。

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📦 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