HelmetViolations 데이터 세트는 위에서 내려다보는 시점에서 오토바이 운전자가 헬멧을 착용했는지 식별하고 분류하는 것과 오토바이 번호판을 감지하는 데 중점을 둡니다. Roboflow를 통해 내보낸 이 데이터 세트는 YOLOv9 기반의 객체 감지 작업을 위한 것이며, 자동화 시스템을 통해 도로 안전을 개선하고 헬멧 법률을 시행하는 프로젝트에 특히 적합합니다. 이 데이터 세트에는 YOLOv9 형식으로 주석이 달린 총 1,004개의 이미지가 포함되어 있으며, 번호판(Plate), 헬멧 착용(WithHelmet), 헬멧 미착용(WithoutHelmet)의 3가지 카테고리가 있습니다. 훈련 세트에는 363개의 이미지(원본 + 증강)가 있습니다. 검증 세트에는 53개의 이미지가 있습니다. 모델 평가를 위한 내보내기에 테스트 세트가 포함됩니다. 이미지 크기를 640×640 해상도로 조정하고, 자동 방향 설정을 적용(EXIF 제거)한 후 회색조 이미지로 변환(CRT 형광 효과)했습니다. 모델의 다양성을 높이고 일반화 능력을 개선하기 위해 각 소스 이미지에 다음과 같은 증강 연산을 적용했습니다. -15°와 +15° 사이의 무작위 회전과 50% 확률로 수평 뒤집기를 적용했습니다.