目标检测数据集第073期-基于yolo标注格式的拖拉机和人员检测数据集(含免费分享)

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超实用拖拉机和人员检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

2、数据详情

总体统计

子集统计

目录与格式

标注内容与场景覆盖

3、应用场景

4、使用申明

目标检测数据集第073期-基于yolo标注格式的拖拉机和人员检测数据集(含免费分享)

超实用拖拉机和人员检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

随着农业机械化、智能化的推进，拖拉机在农田作业中的应用愈发广泛。而在农田作业场景中，拖拉机与人员的协同作业安全、农机调度效率等问题备受关注。传统的人工监管方式难以满足大规模、高效率的农业生产需求，基于深度学习的目标检测技术成为解决这些问题的有效途径。

为了推动农业场景下拖拉机和人员检测算法的研发与应用，这份拖拉机和人员检测 YOLO 格式数据集应运而生。它旨在为算法开发者提供标准化、贴近真实农业作业场景的训练和验证数据，助力实现拖拉机与人员的精准识别，进而赋能农业生产的智能化管理、安全监控等领域。

2、数据详情

总体统计

该数据集包含2123 张图像文件，均为 JPG 格式；标签文件总数为 2124 个，图像与标签比例为 2123:2124。

子集统计

数据集按 ** 训练集（Train）和验证集（Val）** 划分，结构清晰且合理：

• 训练集：包含 2000 张 JPG 图像，对应 2000 个标签文件，总文件数 4000，为模型学习拖拉机和人员的特征提供了充足样本。• 验证集：包含 123 张 JPG 图像，对应 123 个标签文件，总文件数 246，可用于客观评估模型在 unseen 农业作业场景下的泛化能力。

目录与格式

数据集采用模块化目录设计，便于算法开发流程中对数据的高效管理：

• 图像文件：集中存储于images/train和images/val目录，按子集分类，方便训练时的批量读取。• 标签文件：采用YOLO 格式的 txt 文件，存储于labels/train和labels/val目录，与图像文件一一对应。这种格式直接适配 YOLO 系列目标检测算法的输入要求，无需额外格式转换，降低了算法开发的技术门槛。

标注内容与场景覆盖

数据集中的标注目标为 “拖拉机” 和 “人员”，从样例图像可见，标注团队针对农业作业场景中拖拉机和人员的多场景、多姿态、多交互方式进行了充分采集与标注：

• 场景维度：覆盖了耕地、播种、灌溉等多种农田作业场景；• 姿态维度：包含了拖拉机不同作业状态、人员不同动作姿态；• 交互维度：涵盖了人员与拖拉机协同作业、多人协作等场景。

每个拖拉机和人员目标都被精准的标注框框选，且标注框的位置、大小与目标实际轮廓高度契合，为模型学习拖拉机和人员的视觉特征提供了准确的监督信号。

目标检测数据集第073期-基于yolo标注格式的拖拉机和人员检测数据集(含免费分享)

3、应用场景

• 农业生产安全监控：在农田作业区域部署基于该数据集训练的 YOLO 模型，可实现对拖拉机作业区域人员的实时检测，及时预警拖拉机与人员的危险距离，避免农机作业事故，保障农业生产安全。• 农机自动化调度：农业管理平台可利用该模型对农田中拖拉机的位置、作业状态进行识别，结合人员分布信息，实现农机的自动化调度，提升农业生产效率，优化农田作业资源配置。• 科研算法创新：科研人员可基于该数据集开展多方向研究，如探索轻量级 YOLO 模型以适配农业端侧设备、研究小样本学习算法以减少对大规模数据的依赖、优化模型在复杂农田环境（如不同光照、不同作物生长阶段）下的鲁棒性等，推动农业场景目标检测乃至农业智能化领域的技术进步。• 农业智能化教学演示：在农业工程、计算机视觉相关课程教学中，该数据集可作为实例，帮助学生理解 YOLO 目标检测算法在农业场景的应用流程，以及如何利用特定领域数据集开展模型训练与评估，提升学生的跨领域工程实践能力。