Der Datensatz „HelmetViolations“ konzentriert sich auf die Erkennung und Klassifizierung, ob ein Motorradfahrer aus der Vogelperspektive einen Helm trägt, sowie auf die Erkennung von Motorradkennzeichen. Dieser über Roboflow exportierte Datensatz ist für Objekterkennungsaufgaben auf Basis von YOLOv9 vorgesehen und eignet sich besonders für Projekte zur Verbesserung der Verkehrssicherheit und zur Durchsetzung der Helmpflicht durch automatisierte Systeme.

Der Datensatz enthält insgesamt 1.004 Bilder, die im YOLOv9-Format annotiert sind, und umfasst 3 Kategorien: Nummernschild (Plate), mit Helm (WithHelmet) und ohne Helm (WithoutHelmet). Der Trainingssatz enthält 363 Bilder (Original + erweiterte Bilder); der Validierungssatz hat 53 Bilder; Der Testsatz ist im Export zur Modellauswertung enthalten.

Die Größe der Bilder wurde auf eine Auflösung von 640 × 640 geändert, eine automatische Ausrichtung wurde angewendet (EXIF entfernt) und sie wurden in Graustufenbilder umgewandelt (CRT-Fluoreszenzeffekt). Um die Vielfalt zu erhöhen und die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern, wurden auf jedes Quellbild die folgenden Erweiterungsoperationen angewendet: zufällige Drehung zwischen -15° und +15° und horizontales Spiegeln mit einer Wahrscheinlichkeit von 50%.