实验室安全行为数据集 - 专业标注 (YOLO/COCO 格式)- 高清实拍多场景

本实验室安全行为数据集，正是为解决上述痛点而生。所有数据均在真实实验室环境中实拍采集，覆盖化学、生物、物理等多类型实验室。数据不仅包含实验室日常操作场景，还涵盖应急处理等特殊场景，精准还原实验室工作人员在不同场景下的安全行为，填补了实验室安全 AI 领域高质量数据集稀缺的空白，为实验室安全智能管理升级提供关键数据支撑。

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数据集内容概述：高清实拍 + 完整标注，覆盖安全行为核心需求。​

高清实拍图片：从文档中众多 JPG 文件可知，数据集包含大量高清实拍图片，图片分辨率高，能清晰呈现实验室环境细节、工作人员操作动作，无模糊、过曝等问题，为后续行为分析和模型训练提供清晰素材。

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多角度拍摄场景：通过不同命名的图片文件可推断，数据采用多角度拍摄方式，涵盖正面、侧面、俯视等视角，能全面捕捉实验室不同区域工作人员的行为，避免单一视角导致的信息遗漏，适配不同监控安装角度的算法训练需求。

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安全行为标注完整：标注覆盖实验室常见安全行为，包括合规安全行为和违规安全行为，为安全行为分析提供全面数据支持。

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数据核心优势​

场景丰富多样：基于真实实验室环境拍摄，涵盖多种实验类型场景和不同操作场景，能有效提升算法对不同实验室场景的适应能力。

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标注专业精准：人工专业标注，确保人物动作和安全行为标注的准确性和完整性，减少因标注问题对算法训练的影响。

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数据集格式​

YOLO 格式：适配 YOLO 系列目标检测算法。​

COCO 格式：支持 COCO 数据集标准。

数据集可用途径：多领域覆盖，赋能实验室安全管理与科研