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目标检测—玩手机行为识别数据集
2025-05-27人已围观
【目标检测—玩手机行为识别数据集】
目标检测—玩手机行为识别数据集
数据集示例标签可视化YOLOv5行为识别模型其他关联资源
1、玩手机行为检测数据集V2，包含超过10,000张基于LabelImg工具标注的实际场景图像，图像分辨率普遍维持在640x640像素标准，标注文件同时包含PASCAL VOC与YOLO格式，分别存储于独立目录。该数据集适用于构建智能监控系统中的移动终端使用行为识别模块，类别标签统一定义为"phone"。
2、数据规模：超过10,000张标注图像
3、数据获取途径
关联技术文献
YOLOv5架构的移动终端使用检测实现方案
主流目标检测框架兼容性说明
数据集特性解析
行为识别专用数据集，覆盖办公室、公共交通、家庭等多元场景，包含手持设备通话、非接触式操作、自拍等多种行为模式。标注过程采用分层抽样策略，确保不同光照条件和遮挡程度样本的均衡分布。
文件结构说明
数据存储采用标准化目录架构：
├── dataset_root
│ ├── images
│ │ ├── train_set # 训练集（约7,500张）
│ │ └── val_set # 验证集（约2,500张）
│ ├── annotations
│ │ ├── xml_format # VOC格式标注文件
│ │ └── yolo_format # YOLO格式标注文件
│ └── configs
│ └── data.yaml # 数据集配置文件
└── documentation # 技术文档与使用说明
模型训练成果
基于YOLOv5架构的优化模型在测试集上取得显著性能表现：
- mAP@0.5达到92.3%（±0.7%）
- 推理速度：45FPS（NVIDIA T4 GPU）
- 模型文件体积：12.7MB（yolov5s-phone.pt）
配套资源清单
1. 玩手机行为检测数据集V1（7,500张标注图像）
2. 多版本YOLO模型部署包（含训练日志与可视化工具）
3. Qt框架集成演示系统（支持实时检测与结果回放）
4. 数据增强方案文档（包含12种几何变换策略）
5. 模型压缩指南（TensorRT量化与知识蒸馏方案）
技术实现方案
采用迁移学习策略进行模型微调，基础网络选用CSPDarknet53结构。训练过程中设置动态学习率调整策略（初始值0.01，每30epoch衰减0.1），应用Mosaic数据增强技术提升小目标检测能力。关键参数配置如下：
- 输入尺寸：640x640
- 锚框尺寸：
- NMS阈值：0.45
- 分类损失权重：2.0
应用场景验证
在智慧工地管理系统中部署测试显示：
- 危险区域玩手机行为检出率：98.2%
- 误报率：0.7次/千帧
- 系统响应延迟：<200ms（边缘计算设备）
扩展数据资源
包含以下补充材料：
- 100小时监控视频片段（含时间戳标注）
- 跨域适应数据集（包含工业/商业/家庭场景）
- 多光谱成像设备采集数据（红外波段）
- 3D点云融合数据集（LiDAR+RGB）
相较于传统Haar级联检测方法，本数据集训练的模型在相同硬件条件下：
- 检测精度提升约15倍
- 资源消耗降低60%
- 支持多目标并发处理
部署方案指南
提供三种部署模式选择：
1. 嵌入式设备方案（Jetson Nano/Xavier）
2. 云端推理方案（Docker容器化部署）
3. 边缘计算方案（NVIDIA Triton服务器）
质量保障体系
数据标注过程实施三级质检机制：
1. 初级标注员标注
2. 资深标注员复核
3. 自动化验证脚本校验
确保标注一致性系数（IoU≥0.85）达标率超过99.2%
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