文章目录
- 施工现场构件与人员实例分割数据集
- 📊 数据集概览
- 📌 数据说明
- 🚀 YOLOv26 实例分割训练与推理流程
- 1. 数据集目录结构
- 2. 配置文件 construction_site.yaml（中文类别名）
- 3. 训练代码（中文注释）
- 4. 推理代码（中文注释）
- 关键词：#智慧工地检测 #实例分割 #施工现场识别 #施工人员检测 #梁柱构件识别 #钢筋模板识别 #工程机械检测 #建筑土建巡检 #YOLOv26 #计算机视觉数据集
施工现场构件与人员实例分割数据集
本项目面向建筑施工现场智能安全管控场景，为实例分割任务数据集，适配YOLOv26实例分割模型训练，用于施工现场人员、工程机械、梁柱墙三类结构构件（混凝土/模板/钢筋）的自动化识别。
📊 数据集概览
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 数据类别 | 13类：背景、通用物体、施工人员、梁混凝土、梁模板、梁钢筋、柱混凝土、柱模板、柱钢筋、工程机械、墙体混凝土、墙体模板、墙体钢筋 |
| 数据规模 | 1300+张图像 |
| 数据格式 | YOLO实例分割标注格式 |
| 核心应用价值 | 实现施工现场人员安全管控、工程机械作业监测、梁柱墙土建构件工程量与施工进度智能统计，赋能智慧工地自动化巡检系统 |
📌 数据说明
- 数据类别：覆盖工地基础背景、作业人员、施工机械、梁/柱/墙三大主体构件的混凝土、模板、钢筋分项，完整匹配现浇土建施工现场全要素。
- 数据规模：图像数量1300+张，包含日间、逆光、室内基坑等多工况施工实拍画面，满足实例分割模型训练、验证全流程需求。
- 数据格式：标准YOLO实例分割格式，单图像绑定同名txt标注，存储类别索引+多边形轮廓坐标，可直接用于YOLOv26-seg训练。
🚀 YOLOv26 实例分割训练与推理流程
1. 数据集目录结构
construction_site_dataset/ ├── train/ │ ├── images/ # 训练集原图 │ └── labels/ # 训练集分割标注 ├── val/ │ ├── images/ # 验证集原图 │ └── labels/ # 验证集分割标注 └── construction_site.yaml2. 配置文件 construction_site.yaml（中文类别名）
path:./construction_site_datasettrain:train/imagesval:val/imagesnc:13names:0:背景1:通用物体2:施工人员3:梁混凝土4:梁模板5:梁钢筋6:柱混凝土7:柱模板8:柱钢筋9:工程机械10:墙体混凝土11:墙体模板12:墙体钢筋3. 训练代码（中文注释）
fromultralyticsimportYOLO# 加载预训练YOLOv26分割权重model=YOLO("yolov26n-seg.pt")# 启动模型训练model.train(data="construction_site.yaml",epochs=100,imgsz=640,batch=8,device="cuda")4. 推理代码（中文注释）
fromultralyticsimportYOLO# 加载最优训练权重model=YOLO("runs/segment/train/weights/best.pt")# 图像推理并保存结果res=model("site_test.jpg",save=True)forresultinres:print("识别目标类别：",result.boxes.cls)print("实例掩码尺寸：",result.masks.shape)
