数据集介绍

当前医疗行业在急救设备的监测和管理上面临着诸多挑战，急救设备的实时监控能力不足，导致无法及时发现设备故障，从而影响救治效果。现有的解决方案多依赖人工监测，效率低且容易出错。本数据集旨在提供高质量的设备监测图像数据，帮助研究者和开发者实现机器学习模型的训练，提高设备故障检测的准确性和及时性。数据集包含来自不同急救场景的图像，通过高分辨率摄像设备采集，确保每张图像的质量。数据经过多轮标注和专家审核，确保标注的一致性和准确性。数据存储采用JPEG格式，按类别和时间进行组织，便于后续的检索和使用。