L'ensemble de données HelmetViolations se concentre sur l'identification et la classification du port d'un casque par un motocycliste à partir d'une vue de haut en bas, ainsi que sur la détection des plaques d'immatriculation des motos. Exporté via Roboflow, cet ensemble de données est destiné aux tâches de détection d'objets basées sur YOLOv9 et est particulièrement adapté aux projets visant à améliorer la sécurité routière et à faire respecter les lois sur le casque grâce à des systèmes automatisés.

L'ensemble de données contient un total de 1 004 images, annotées au format YOLOv9, et contient 3 catégories : plaque d'immatriculation (Plate), avec casque (WithHelmet) et sans casque (WithoutHelmet). L'ensemble d'entraînement contient 363 images (originales + augmentées) ; l'ensemble de validation comporte 53 images ; l'ensemble de tests est inclus dans l'exportation pour l'évaluation du modèle.

Les images ont été redimensionnées à une résolution de 640 × 640, une orientation automatique a été appliquée (EXIF supprimé) et elles ont été converties en images en niveaux de gris (effet de fluorescence CRT). Pour augmenter la diversité et améliorer la capacité de généralisation du modèle, les opérations d'augmentation suivantes ont été appliquées à chaque image source : rotation aléatoire entre -15° et +15°, et retournement horizontal avec une probabilité de 50%.