数据集介绍

当前交通行业在隧道施工领域面临着安全监测和施工质量控制的挑战。随着城市化进程的加快，隧道施工的复杂性和风险性逐渐增加，导致事故频发和资源浪费。现有的监测手段多采用人工巡检，效率低且易出错。本数据集旨在通过深度学习技术提升隧道施工场景的自动识别能力，以解决施工现场监测不足的问题。数据采集采用高分辨率相机在实际施工现场拍摄，确保覆盖不同施工阶段和环境。为保证数据质量，采用多轮标注和专家审核相结合的方式进行数据标注。数据以JPEG格式存储，按照场景分类进行组织。