人体姿态与行为实例分割数据集-4,567张图片 人体姿态识别 行为分析 跌倒检测 安全监控 智慧养老 工业安全 AI安防

📦 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
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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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🚁 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
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🦺 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
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🔴 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
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🚗 车辆分类数据集	28,045 张	车辆识别 交通工具	点击查看
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⚔️ 暴力与非暴力行为识别数据集	10,000张	行为识别 暴力检测	点击查看
🌿 植物病害检测数据集	5,500张	农业AI 植物病害识别	点击查看
🧠 脑肿瘤检测数据集	9,900张	医学影像 脑肿瘤识别	点击查看
🏀 篮球场景目标检测数据集	4,100张	体育AI 篮球分析	点击查看
⚽ 足球场景目标检测数据集	6,700张	体育AI 足球分析	点击查看
🗑️ 垃圾分类检测数据集	10,464张	垃圾分类 环保科技	点击查看
🚁 无人机检测数据集	9,495张	无人机识别 低空安全	点击查看
😊 人类面部情绪识别数据集	9,400张	情绪识别 人脸识别	点击查看
🔥 烟雾与火灾检测数据集	536张	火灾检测 烟雾识别	点击查看
🔥 火灾检测计算机视觉数据集	10,967张	火灾检测 火灾预警	点击查看
🌐 网站截图计算机视觉数据集	1,286张	网页分析 UI自动化	点击查看
🛣️ 车道线实例分割数据集	1,610张	车道线检测 自动驾驶	点击查看
🛣️ 道路实例分割数据集	1,114张	实例分割 道路检测	点击查看
🚗 汽车损伤检测数据集	4500张	汽车损伤识别 保险定损	点击查看
🏗️ 建筑物实例分割数据集	9,700张	遥感图像 建筑物提取	点击查看
🥚 CVR EGG 实例分割数据集	1,438张	禽蛋检测 农业AI	点击查看
🚪 房间检测计算机视觉数据集	1,272张	实例分割 建筑图纸识别	点击查看
💅 美甲实例分割数据集	3,626张	美甲识别 虚拟试妆	点击查看
🚗 汽车损伤严重程度分割数据集	2,485张	汽车损伤检测 保险定损	点击查看
🪵 木材缺陷检测数据集	10,000张	木材缺陷检测 工业质检	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~

🧑‍🦯 人体姿态与行为实例分割数据集介绍

📌 数据集概览

本项目是专注于室内场景中人体姿态与行为状态实例分割的计算机视觉数据集，共包含 4,567 张真实环境下的监控图像，主要用于训练深度学习模型精准识别并分割出每个人体实例，同时标注其当前姿态或行为类别（如站立、坐姿、跌倒、佩戴安全装备等），适用于智能安防、养老监护、工业安全等高价值场景。

• 图像数量：4,567 张
• 类别数：4 类（按姿态/行为划分）
• 适用任务：实例分割（Instance Segmentation） + 行为分类
• 适配模型：Mask R-CNN、YOLOv8-Seg、U-Net、DeepLabV3+ 等主流分割框架

包含类别

类别英文名	中文名称	描述
Fall	跌倒	人体处于非正常倒地或失衡状态
Sitting	坐姿	人体坐在椅子、地板或其他物体上
Standing	站立	人体直立或轻微移动中的站立状态
safety_equipment	安全装备	佩戴安全帽、反光背心、护目镜等防护装备

数据集覆盖多种室内环境、光照条件与人员密度，可显著提升模型在复杂背景、遮挡、多目标场景下对人体姿态与安全状态的识别能力。

🎯 应用场景

该数据集非常适用于以下场景与研究方向：

• 智慧养老监护系统
  自动检测老人是否跌倒，及时触发报警并通知家属或护理人员。

• 工厂与工地安全监控
  实时识别工人是否佩戴安全装备，或是否发生跌倒、晕厥等突发状况。

• 智能零售与公共空间管理
  分析顾客行为模式（如久坐、站立徘徊），优化空间布局与服务响应。

• 康复医疗辅助系统
  监测患者康复训练中的姿势规范性，自动记录动作完成度与异常情况。

• AI驱动的视频分析平台
  为安防摄像头提供“语义级”理解能力，超越传统运动检测，实现行为级预警。

• 虚拟现实与人机交互
  用于动作捕捉与姿态估计的数据基础，支持VR/AR设备的人体交互建模。

🖼 数据样本展示

以下展示部分数据集内的样本图片（均带有完整人体分割掩码及行为标签）：

数据集包含多种真实室内场景：

• 不同环境类型：办公室、工厂车间、养老院房间、健身房、教室等
• 多样光照条件：自然光、顶灯、背光、阴影、低照度等多种照明环境
• 多人员密度：单人、多人同框、前后遮挡、重叠站立等复杂交互场景
• 多角度拍摄：俯视、平视、侧拍、广角等多样化视角
• 动态与静态结合：包含静止姿态与运动过程中的过渡帧

场景涵盖昼夜不同时段、不同季节、不同建筑结构，数据多样性极佳，特别适合训练高鲁棒性的人体姿态与行为识别模型。

使用建议

1. 数据预处理优化

   • 对低光照图像进行直方图均衡化或CLAHE增强
   • 统一图像尺寸（推荐640x640或800x800以保留人体细节）
   • 应用数据增强策略：旋转、翻转、亮度调整、模糊、随机裁剪、仿射变换

2. 模型训练策略

   • 使用COCO或Cityscapes预训练权重进行迁移学习
   • 针对小目标人体采用FPN或多尺度特征融合结构
   • 加入注意力机制（如CBAM、SE）提升边缘分割精度与行为分类置信度

3. 实际部署考虑

   • 边缘设备优化：使用MobileNet、Tiny-YOLO等轻量骨干网络适配IPC摄像头
   • 实时推理优化：采用TensorRT或ONNX Runtime加速推理速度
   • 低功耗设计：适配电池供电或太阳能监控设备

4. 应用场景适配

   • 养老院智能监护系统：自动检测跌倒并推送告警至值班室
   • 工厂安全合规系统：实时监控安全装备佩戴情况并生成报告
   • 商场客流分析平台：统计坐姿/站姿分布，优化导购与休息区布局

5. 性能监控与改进

   • 建立不同光照、遮挡、人员密度条件下的性能基准测试
   • 收集困难样本（严重遮挡、模糊运动、低对比度）进行模型强化
   • 定期更新模型以适应新场景、新行为模式与行业标准变化

🌟 数据集特色

• 高质量标注：专业行为分析师参与标注，确保姿态与行为语义准确
• 场景多样性：涵盖办公、工业、医疗、商业等多种真实室内环境
• 行为语义丰富：不仅识别“人”，更理解“人在做什么”
• 技术兼容性：支持主流分割框架与部署平台
• 持续更新：定期增加新行为类别（如弯腰、攀爬、搬运）与新场景数据

📈 商业价值

该数据集在以下商业领域具有重要价值：

• 智慧养老企业：开发跌倒检测与远程监护解决方案
• 工业安全厂商：构建智能安全合规监控系统
• 安防科技公司：升级传统摄像头为“行为感知型”智能终端
• 商业地产运营商：优化空间利用率与客户体验分析
• 康复医疗机构：实现自动化康复训练评估与反馈系统

🔗 技术标签

计算机视觉 实例分割 人体姿态识别 行为分析 跌倒检测 安全监控 YOLOv8-Seg 智慧养老 工业安全 AI安防

---

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与视频监控相关法律法规，建议在实际应用中结合用户授权机制与伦理审查流程。对于涉及人身安全的应用，请务必配合人工复核与紧急响应机制，确保系统输出可靠且符合安全规范。

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。

---

📦 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