HelmetViolations 头盔识别数据集

HelmetViolations 数据集专注于从俯视图角度识别和分类摩托车骑手是否佩戴头盔，以及检测摩托车车牌。该数据集通过 Roboflow 导出，旨在用于基于 YOLOv9 的物体检测任务，特别适合于通过自动化系统提高道路安全和执行头盔法规的项目。

该数据集总共包含 1,004 张图像，采用 YOLOv9 格式注释，包含 3 个类别：车牌 (Plate) 、戴头盔 (WithHelmet) 、未戴头盔 (WithoutHelmet) 。其中训练集有 363 张图像（原始+增强）；验证集有 53 张图像；测试集包含在导出中，用于模型评估。

图像被调整至 640×640 分辨率，应用自动定向（去除 EXIF），并转换为灰度图像（CRT 荧光效应），为增加多样性并提高模型泛化能力，对每个源图像应用了以下增强操作：随机旋转在 -15° 至 +15° 之间，50% 的概率进行水平翻转。