睡岗检测/睡觉检测数据集（2000张图片已划分、已标注）轻松上手目标检测训练

一、背景

在工业生产、交通安全、智慧监控等领域中，“睡岗”行为（即工作人员在岗位上睡觉）可能带来极大的安全隐患。
例如，安防监控中心的操作员、夜班司机或工厂值守人员，如果出现睡岗行为，不仅影响工作效率，更可能引发事故。

因此，利用人工智能技术自动识别“睡岗”状态，成为智能安防与AI视频监控的重要研究方向之一。
为此，我们构建了 睡岗检测 / 睡觉检测数据集，专门用于训练目标检测模型（如YOLO系列、Detectron2等），帮助研究者快速搭建智能检测系统。

数据集获取

链接:https://pan.baidu.com/s/1MM22lYUS9a-wfiJ89qJ7jA?pwd=xdp1
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数据集说明

样本分类输出（中文）：睡岗
样本分类输出（英文）：sleep
样本分类输出数量：1

训练集train： 1769个样本
验证集valid： 354个样本

训练集和验证集样本比例：约5:1

数据集使用说明
下载并解压数据集后，确保目录结构完整。可直接用于项目训练
将数据集中的 yaml文件 中的路径替换为你的实际目录，即可训练模型完成检测。

二、数据集概述

该数据集包含共计 2000张图像，均经过人工精细标注，支持直接用于目标检测任务的训练与验证。

• 类别数量：1
• 类别名称（中文）：睡岗
• 类别名称（英文）：sleep
• 标注格式：YOLO格式（含 .txt 标签文件）

• 文件组织结构：

  SleepDetectionDataset/
  ├── train/
  │   ├── images/
  │   └── labels/
  ├── valid/
  │   ├── images/
  │   └── labels/
  └── sleep.yaml
  

数据集在构建时，严格保证了训练与验证比例约为 5:1，以提升模型的泛化能力：

• 训练集（train）：1769 张图像
• 验证集（valid）：354 张图像

所有图片均为实景拍摄，涵盖不同光照、角度、摄像头分辨率等条件，以确保模型的鲁棒性。

三、数据集详情

每张图像都对应一个YOLO格式的标注文件，内容格式如下：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

示例：

0 0.512 0.634 0.271 0.421

其中：

• 0 表示“睡岗”类别；
• (x_center, y_center) 表示目标中心点的归一化坐标；
• (width, height) 表示目标区域的归一化宽高。

在 sleep.yaml 文件中，定义了数据路径和类别信息：

train: ./train/images
val: ./valid/images

nc: 1
names: ['sleep']

✅ 使用提示：训练前请修改 train 和 val 路径为你本地的实际目录地址。

四、适用场景

该数据集可广泛应用于以下领域：

1. 安防与监控系统

   • 智能识别保安、监控人员是否在值守状态；
   • 与行为识别系统结合，判断异常行为。

2. 工业生产与工厂值守

   • 在夜班或自动化车间中自动识别睡岗行为；
   • 用于异常报警、管理考核等。

3. 交通运输安全

   • 检测驾驶员疲劳驾驶或打瞌睡状态；
   • 可扩展至“司机打哈欠检测”等多任务识别。

4. AI智能分析研究

   • 作为行为识别、人体状态监测的子任务数据；
   • 可与姿态估计、注意力检测等任务联合使用。
     

五、目标检测实战

下面我们以 YOLOv8 为例，演示如何利用该数据集快速训练一个睡岗检测模型。

1. 安装环境

pip install ultralytics

2. 检查数据集路径

确保 sleep.yaml 文件中的路径正确指向：

train: /your/path/to/SleepDetectionDataset/train/images
val: /your/path/to/SleepDetectionDataset/valid/images

nc: 1
names: ['sleep']

3. 启动训练

from ultralytics import YOLO

# 加载YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8n.pt')  # 可选 yolov8s.pt, yolov8m.pt

# 开始训练
model.train(
    data='sleep.yaml',
    epochs=100,
    imgsz=640,
    batch=16,
    name='sleep_detection_yolov8'
)

4. 验证模型性能

# 验证模型在验证集上的效果
metrics = model.val()
print(metrics)

5. 可视化检测结果

# 进行推理测试
results = model.predict(source='test_image.jpg', save=True)

执行后会生成预测图像，标注出检测到的“睡岗”区域，如下示意：

[输出示意]
检测结果：sleep (置信度 0.91)

通过进一步调整训练参数、添加更多样化数据，可以有效提高模型的检测准确率与鲁棒性。

六、结语

“睡岗检测/睡觉检测数据集”是一个面向实际应用场景的高质量数据资源，
可直接用于目标检测算法的研究与部署。其数据量适中、标注精确，非常适合：

• AI研究人员进行算法原型验证；
• 企业构建智能安防系统；
• 教学实验或AI竞赛任务。

随着人工智能在视频监控领域的深入应用，基于此类数据集的 行为识别与状态检测技术 将进一步推动智能安防的自动化与智能化发展。

七、心得体会

在本次睡岗检测数据集的构建与实验过程中，我深刻体会到数据质量对AI模型性能的决定性作用。
虽然模型架构（如YOLOv8、Detectron2等）本身已十分强大，但若没有高质量、场景真实的标注数据，检测效果往往难以理想。

通过对2000张图片的精细标注与划分，我发现以下几点非常关键：

1. 数据多样性决定模型鲁棒性
   同样是“睡岗”行为，不同光照、角度、摄像机清晰度都会显著影响检测效果。
   在收集数据时保持多样化，有助于模型学习到更稳定的语义特征。

2. 精确标注是训练成功的核心
   目标检测模型对于标注框的准确性极为敏感。稍有偏差都会导致loss波动明显。
   因此在数据预处理阶段应反复检查标注边界框的正确性。

3. 验证集比例应合理设置
   5:1的训练与验证比例在本任务中表现良好。验证集数量过少会导致mAP评估不稳定，而过多又会影响模型收敛速度。

4. 轻量化模型同样可以实现高精度
   使用 yolov8n（Nano版本）在该单类任务上已能实现较高的mAP值，说明对于单一目标场景，轻量化模型更具部署优势。

5. AI与安防结合前景广阔
   “睡岗检测”不仅是一项视觉识别任务，更是人工智能赋能安全生产的具体体现。
   未来若能结合行为识别、姿态估计甚至疲劳检测技术，将能构建更完整的人体状态智能监控系统。

总体而言，这次实验让我对“数据驱动智能决策”的理念有了更深刻的理解。
AI并非只是算法的堆叠，而是“算法 × 数据 × 场景”的综合产物。
只有真正贴近现实场景的数据集，才能让算法落地、让智能真正“有用”。