数据集介绍

当前医疗行业面临着病房管理效率低下的问题，尤其是在监控病房门的开合状态方面，传统的人工监控方式存在响应慢、准确率低等不足。现有的自动化监控系统往往由于缺乏高质量的训练数据，导致识别精度不高，无法满足实际应用需求。该数据集旨在解决病房门开启角度与开合状态的准确估计问题，提供一套标准化的数据供深度学习模型训练和评估。数据的采集通过高分辨率摄像头在真实病房环境中进行，确保了环境的多样性和复杂性。我们采取了多轮标注和专家审核的方式，确保数据的高质量。数据存储采用JPG格式，组织结构清晰，以便于后续的处理与分析。