目标检测数据集第103期-基于yolo标注格式的俯拍游泳池人员检测数据集(含免费分享)

随着计算机视觉技术的发展，基于俯拍视角的人员检测算法逐渐成为泳池场景智能管理的重要技术支撑。这类算法的性能直接依赖于高质量的标注数据集，但目前针对俯拍泳池场景的公开数据集较为稀缺，且多聚焦于单一人员类型，难以支撑多类别人员协同检测的算法研发。本次介绍的俯拍游泳池人员检测数据集，正是为满足这一需求而构建，旨在为相关算法研发提供标准化的数据支撑。

2、数据详情

本数据集基于真实泳池场景的俯拍影像构建，涵盖多类人员与身体状态标注，具备完整的训练、验证与测试数据划分，可支撑算法从训练到评估的全流程研发。

2.1 数据构成与规模

数据集共包含 945 张 JPG 格式的俯拍影像，配套 946 份 YOLO 格式的 TXT 标注文件，图像与标注文件的数量比例为 945:946，确保每份有效影像均对应完整的标注信息。

为满足算法训练、验证与评估的全流程需求，数据集划分为三个子集：

• 训练集：包含 672 张图像与 672 份标注文件，用于模型的基础训练与特征学习。
• 验证集：包含 177 张图像与 177 份标注文件，用于训练过程中的模型性能验证与超参数调优。
• 测试集：包含 96 张图像与 96 份标注文件，用于独立评估模型的泛化能力与检测精度。

2.2 标注类别定义

标注文件严格遵循 YOLO 格式，每张图像的标注包含类别编号、目标边界框坐标等信息，共定义七类标注对象：

• 黑帽人员（black-hat）：佩戴黑色泳帽的游泳者或相关人员。
• 身体（body）：人员身体的整体区域。
• 水面身体（bodysurface）：露出水面的身体部分。
• 水下身体（bodyunder）：处于水下的身体部分。
• 游泳者（swimmer）：正在进行游泳动作的人员。
• 裁判（umpire）：泳池内负责执裁的工作人员。
• 白帽人员（white-hat）：佩戴白色泳帽的游泳者或相关人员。

2.3 数据采集与标注规范

图像数据通过专业设备在不同光照、场景与活动阶段下采集，覆盖公共泳池、专业赛事泳池等多种场景，包含人员在游泳、休憩、执裁等不同状态下的影像，确保数据具备场景多样性与真实性。标注工作由体育场馆运营与计算机视觉领域的专业人员共同完成，通过人工识别、边界框绘制与类别标注，保证每份标注的准确性与一致性。标注过程中引入交叉校验机制，对标注结果进行二次审核，有效降低了人工标注的误差。

3、应用场景

本数据集依托真实场景的标注与标准化划分，可广泛应用于泳池场景智能监测的多个技术环节，为算法研发与工程实践提供核心支撑。

3.1 人员检测算法研发

作为算法训练的基础数据，该数据集可用于开发基于深度学习的泳池人员检测模型。研究人员可基于训练集构建 YOLO、Faster R-CNN 等目标检测算法，通过验证集优化模型结构与参数，最终利用测试集评估模型在复杂场景下的人员识别精度、召回率与实时性。这一过程可直接推动泳池人员检测算法的技术迭代，提升 AI 模型在实际场景中的实用性。

3.2 泳池安全管控系统开发

在公共泳池场景中，基于该数据集训练的检测模型可集成至智能安防系统，实现对溺水风险、人员异常行为的实时识别与预警。系统可自动追踪人员的位置与状态，当检测到人员长时间处于水下或出现异常姿态时，及时触发警报并定位异常位置，辅助救生人员快速响应，提升泳池的安全管控能力。

3.3 赛事辅助判罚与分析

在专业游泳赛事中，该数据集训练的模型可用于辅助裁判判罚与赛事数据分析。模型可精准识别运动员的泳姿、触壁动作以及裁判的位置，为赛事判罚提供客观的视觉依据；同时，通过统计运动员的划水频率、转身时间等数据，可为教练与运动员提供技术分析支撑，优化训练方案。

4、使用申明

本数据集仅可用于学术研究，不得将其用于商业目的。

在使用该数据集进行学术研究时，应遵守相关的学术规范，引用该数据集的来源，尊重数据集创作者的劳动成果。

⭐数据获取说明

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