HelmetViolations データセットは、オートバイのライダーがヘルメットを着用しているかどうかを上から見て識別および分類し、オートバイのナンバー プレートを検出することに重点を置いています。このデータセットは Roboflow を通じてエクスポートされ、YOLOv9 ベースの物体検出タスクで使用することを目的としており、自動システムを通じて交通安全を改善し、ヘルメット規制を強化するプロジェクトに特に適しています。

データ セットには、YOLOv9 形式で注釈が付けられた合計 1,004 枚の画像が含まれており、ナンバー プレート (Plate)、ヘルメット着用 (WithHelmet)、ヘルメット未着用 (WithoutHelmet) の 3 つのカテゴリが含まれています。トレーニング セットには 363 個の画像 (オリジナル + 拡張) があり、検証セットには 53 個の画像があり、モデル評価用のエクスポートに含まれます。

画像は 640 × 640 の解像度にサイズ変更され、自動方向付けが適用され (EXIF は削除されました)、グレースケール画像に変換されました (CRT 蛍光効果)。多様性を高め、モデルの一般化を改善するために、各ソース画像に次の拡張機能が適用されました。 操作: ランダム回転。 -15°から+15°の間、50%の確率で水平反転。