多场景行为与安全检测数据集构建及应用实践

2026年1月20日 互联网

一、多场景行为与安全检测需求分析

在智慧城市建设与工业4.0转型背景下，多场景下的行为与安全检测需求日益凸显。教育场景中，教师授课行为规范、学生课堂参与度、突发事件（如跌倒）的实时监测是保障教学秩序的关键；电力作业场景中，安全帽、反光衣的规范穿戴以及违规操作识别是降低事故风险的核心；煤矿井下场景则需综合检测人员行为、设备状态及环境安全，实现全流程风险管控。

传统检测方案依赖人工巡检或单一传感器，存在覆盖盲区、响应滞后等问题。基于计算机视觉的智能检测系统通过分析视频流数据，可实现多目标、多行为的实时识别与预警，成为行业主流技术方案。其核心挑战在于：如何构建覆盖多场景、标注规范的高质量数据集，以支撑模型训练与优化。

二、教育场景行为检测数据集构建

1. 行为类别定义与标注规范

教育场景检测需覆盖教师与学生两类主体的行为：

  • 教师行为：站立授课、走动指导、书写板书、操作设备等；
  • 学生行为：坐姿听课、举手发言、低头笔记、离座走动、跌倒等。

标注规范需统一类别命名与边界定义。例如，“跌倒”需明确为身体失去平衡、接触地面的状态，排除蹲下、跪坐等相似动作。标注文件采用YAML格式，定义类别ID与名称映射关系，如：

  1. categories:
  2.   - id: 0
  3.     name: teacher_standing
  4.   - id: 1
  5.     name: student_sitting
  6.   - id: 2
  7.     name: student_falling

2. 数据集划分与格式

数据集按7:1比例划分为训练集与验证集。以某教育场景数据集为例：

  • 训练集：7630张图片，覆盖不同光照条件（自然光、灯光）、拍摄角度（正面、侧面）及人员密度；
  • 验证集：152张图片，用于评估模型泛化能力。

标注文件采用TXT格式，每行对应一张图片的标注信息，格式为：

  1. <图片路径> <类别ID> <边界框坐标x1,y1,x2,y2>

例如：

  1. classroom_001.jpg 2 100,200,300,400

3. 模型训练与应用

基于YOLOv5或Faster R-CNN等目标检测框架，加载预处理后的数据集进行训练。训练参数需根据硬件资源调整，例如：

  • 批次大小：16（GPU显存12GB时）；
  • 学习率：0.001，采用余弦退火策略；
  • 迭代轮次：100轮，早停机制防止过拟合。

模型部署后，可实时分析课堂视频流，输出行为类别与位置信息，联动报警系统（如跌倒事件触发紧急通知）。

三、电力作业安全检测数据集构建

1. 安全防护装备检测

电力作业需检测安全帽、反光衣、绝缘手套等装备的规范穿戴。标注需细化到装备类型与穿戴状态：

  • 安全帽：佩戴正确、未佩戴、佩戴歪斜；
  • 反光衣：完整穿戴、未穿戴、部分遮挡。

数据集需覆盖不同工种（线路工、变电运维工）与作业环境（户外杆塔、室内配电室）。例如，某电力数据集包含5000张图片，标注装备类别与人员位置，采用COCO格式：

  1. {
  2.   "images": [{"id": 1, "file_name": "power_001.jpg"}],
  3.   "annotations": [
  4.     {"id": 1, "image_id": 1, "category_id": 0, "bbox": [100,200,50,50]}
  5.   ],
  6.   "categories": [{"id": 0, "name": "helmet"}]
  7. }

2. 违规行为识别

违规行为包括未断电操作、未佩戴绝缘手套、攀爬未固定梯子等。需通过时序动作分析（如连续帧检测）识别危险动作序列。数据集可引入时空标注，标记动作起始帧与结束帧。

四、煤矿井下智能检测数据集构建

1. 多维度检测需求

煤矿井下检测需综合人员、设备与环境三方面：

  • 人员行为：行走、站立、操作设备、跌倒、弯腰作业；
  • 设备状态：液压支撑板角度（0-30°、30-60°等）、支撑异常（倾斜、断裂）、剪煤机运行状态；
  • 环境安全：煤块堆积、运煤线堵塞、瓦斯浓度超标（需结合传感器数据）。

2. 数据集规模与标注

某煤矿数据集规模达22GB，包含13万张真实拍摄影像，标注格式支持YOLO与COCO。标注示例：

  • 人员行为：类别ID 0-7对应行走至爬行；
  • 设备状态：类别ID 8-12对应液压支撑板不同角度；
  • 环境安全：类别ID 13-15对应煤块、运煤线、瓦斯。

3. 复杂场景处理

井下环境存在光照不均、粉尘遮挡等问题，需通过数据增强（如高斯噪声、亮度调整）提升模型鲁棒性。同时，引入多模态数据（视频+传感器）可提高检测精度，例如结合瓦斯传感器数据过滤误报。

五、数据集应用与优化

1. 模型训练流程

  1. 数据预处理：调整图片尺寸至640x640，归一化像素值；
  2. 加载数据集：解析标注文件，生成训练批次；
  3. 模型训练：使用预训练权重（如YOLOv5s.pt）进行迁移学习；
  4. 评估与调优：在验证集上计算mAP（平均精度），调整超参数。

2. 部署与集成

训练后的模型可部署至边缘设备（如NVIDIA Jetson系列）或云端，通过REST API提供检测服务。例如，某智慧矿井系统集成检测模型后，跌倒事件识别准确率达98%，响应时间小于200ms。

3. 持续优化

定期补充新场景数据（如雨季井下渗水检测），通过增量学习更新模型。同时，建立错误案例库，分析模型漏检/误检原因，针对性优化标注规范与训练策略。

六、总结与展望

多场景行为与安全检测数据集的构建是智能监控系统的基石。通过标准化标注、多维度数据覆盖与持续优化，可显著提升模型在复杂环境下的适应性。未来，随着5G+AIoT技术的发展，实时检测与自动化响应将成为主流，为教育、电力、煤矿等行业提供更高效的安全保障方案。

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