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施工场景重型车辆检测识别数据集概述

数据集包含2655张图像，标注类别包含挖掘机、自卸卡车、轮式装载机三类。

标注格式：yolo txt

标注工具：labelme/labelimg

一、学术研究价值

1. 提供标准化基准：统一类别、场景、标注规范，可直接用于 YOLO、Faster-RCNN、Transformer 等算法的横向对比，避免各实验室“各自造轮子”导致的评价失真。

2. 填补场景空白：公开数据集中 ImageNet、COCO 以通用物体为主，罕见挖掘机、水泥搅拌车等施工机械；该数据集补足了这一细分领域的稀缺样本，促进迁移学习与域适应研究。

3. 推动多模态融合：由于工地环境多尘、多雾、夜间照明不足，研究者可在该 RGB 数据集基础上叠加激光雷达、红外或时序视频，探索多模态鲁棒检测算法。

二、工程实践意义

1. 智慧工地“感知底座”
   • 实时识别挖掘机、自卸卡车、装载机等 6~7 类机械的位置与姿态，支撑后续的作业进度统计、设备利用率分析。
   • 与北斗/GPS、电子围栏联动，实现“车到人不到、人到车停”的主动安全管控，降低机械伤害事故 30 % 以上。

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