塑料可回收物检测数据集-10,000 张图片 智能垃圾分类系统 环保回收自动化 智慧城市环卫管理 企业环保合规检测 教育环保宣传 供应链包装优化
塑料可回收物检测数据集-10,000 张图片
- 📦 已发布目标检测数据集合集（持续更新）
- ♻️ 塑料可回收物检测数据集介绍
- 📌 数据集概览
- 包含类别
- 🎯 应用场景
- 🖼 数据样本展示
- 使用建议
- 🌟 数据集特色
- 📈 商业价值
- 🔗 技术标签
- YOLOv8 训练实战
- 📦 1. 环境配置
- 安装 YOLOv8 官方库 ultralytics
- 📁 2. 数据准备
- 2.1 数据标注格式（YOLO）
- 2.2 文件结构示例
- 2.3 创建 data.yaml 配置文件
- 🚀 3. 模型训练
- 关键参数补充说明：
- 📈 4. 模型验证与测试
- 4.1 验证模型性能
- 关键参数详解
- 常用可选参数
- 典型输出指标
- 4.2 推理测试图像
- 🧠 5. 自定义推理脚本（Python）
- 🛠 6. 部署建议
📦 已发布目标检测数据集合集（持续更新）
| 数据集名称 | 图像数量 | 应用方向 | 博客链接 |
|---|---|---|---|
| 🔌 电网巡检检测数据集 | 1600 张 | 电力设备目标检测 | 点击查看 |
| 🔥 火焰 / 烟雾 / 人检测数据集 | 10000张 | 安防监控，多目标检测 | 点击查看 |
| 🚗 高质量车牌识别数据集 | 10,000 张 | 交通监控 / 车牌识别 | 点击查看 |
| 🌿 农田杂草航拍检测数据集 | 1,200 张 | 农业智能巡检 | 点击查看 |
| 🐑 航拍绵羊检测数据集 | 1,700 张 | 畜牧监控 / 航拍检测 | 点击查看 |
| 🌡️ 热成像人体检测数据集 | 15,000 张 | 热成像下的行人检测 | 点击查看 |
| 🦺 安全背心检测数据集 | 3,897 张 | 工地安全 / PPE识别 | 点击查看 |
| 🚀 火箭检测数据集介绍 | 12,000 张 | 智慧医疗 / 养老护理 | 点击查看 |
| ⚡ 绝缘子故障检测数据集 | 2,100张 | 无人机巡检/智能运维 | 点击查看 |
| 🚦交通标志检测数据集 | 1866张 | 智能驾驶系统/地图数据更新 | 点击查看 |
| 🚧 道路交通标志检测数据集 | 2,000张 | 智能地图与导航/交通监控与执法 | 点击查看 |
| 😷 口罩检测数据集 | 1,600张 | 疫情防控管理/智能门禁系统 | 点击查看 |
| 🦌 野生动物检测数据集 | 5,138张 | 野生动物保护监测/智能狩猎相机系统 | 点击查看 |
| 🍎 水果识别数据集 | 2,611张 | 图片智能零售/智慧农业 | 点击查看 |
| 🚁 无人机目标检测数据集 | 14,751张 | 无人机检测/航拍图像 | 点击查看 |
| 🚬 吸烟行为检测数据集 | 2,108张 | 公共场所禁烟监控/健康行为研究 | 点击查看 |
| 🛣️ 道路坑洞检测数据集 | 8,300张 | 智能道路巡检系统/车载安全监测设备 | 点击查看 |
| 🛠️ 井盖识别数据集 | 2,700 张 | 道路巡检 智能城市 | 点击查看 |
| 🧯 消防器材检测数据集 | 9,600 张 | 智慧安防系统 建筑施工安全监管 AI 消防巡检机器人 自动审核系统 公共场所安全监测 | 点击查看 |
| 📱 手机通话检测数据集 | 3,100张 | 智能监控系统 驾驶安全监控 | 点击查看 |
| 🚜 建筑工地车辆检测数据集 | 28,000 张 | 施工现场安全监控 智能工地管理系统 交通管理与规划 设备租赁管理 保险理赔评估 智能停车管理 | 点击查看 |
| 🏊 游泳人员检测数据集 | 4,500 张 | 游泳池安全监控 海滩救生系统 水上运动分析 智能水域管理 水上乐园监控 搜救任务支持 | 点击查看 |
| 🌿 植物病害检测数据集 | 6,200 张 | 智能农业监测系统 家庭园艺助手 农业科研支持 温室智能管理 农技推广服务 农业保险评估 | 点击查看 |
| 🐦 鸟类计算机视觉数据集 | 6,200 张 | 鸟类保护监测 生态环境评估 智能观鸟系统 机场鸟击防范 农业鸟害防控 科学研究支持 | 点击查看 |
| 🚁 无人机计算机视觉数据集 | 7,000 张 | 空域安全监管 无人机反制系统 智能安防监控 交通执法应用 边境管控系统 赛事安保服务 | 点击查看 |
| 🛡️ Aerial_Tank_Images 坦克目标检测数据集 | 2,200 张 | 军事目标识别与侦查 卫星遥感目标识别 红外与低光图像分析 AI武器系统与智能指挥系统训练 战场历史资料数字化分析 | 点击查看 |
📌 每篇文章附带模型指标、训练思路与推理部署建议，欢迎点赞收藏支持~
♻️ 塑料可回收物检测数据集介绍
📌 数据集概览
本项目是专注于塑料可回收物检测的计算机视觉数据集，共包含约 10,000 张图像，主要用于训练深度学习模型在垃圾分类、环保回收等场景下精准识别和检测各种塑料制品的类型与位置。
- 图像数量：10,000 张
- 类别数：7 类
- 适用任务：目标检测（Object Detection）
- 适配模型：YOLOv5、YOLOv8、Faster R-CNN、SSD 等主流框架
- 性能指标：mAP@50 97.6%，Precision 95.0%，Recall 93.9%
包含类别
| 类别 | 英文名称 | 描述 |
|---|---|---|
| HDPE塑料 | HDPE_Plastic | 高密度聚乙烯塑料制品 |
| 多层塑料 | Multi-layer_Plastic | 多层复合塑料包装 |
| PET瓶 | PET_Bottle | 聚酯瓶装容器 |
| 一次性塑料 | Single-Use-Plastic | 一次性塑料用品 |
| 单层塑料 | Single-layer_Plastic | 单层塑料薄膜制品 |
| 挤压管 | Squeeze-Tube | 挤压式管状容器 |
| UHT盒 | UHT-Box | 超高温杀菌包装盒 |
数据集覆盖日常生活中最常见的塑料制品类型，能够显著提升模型在智能垃圾分类和环保回收中的检测准确性。
🎯 应用场景
该数据集非常适用于以下场景与研究方向：
-
智能垃圾分类系统
自动识别和分类不同类型的塑料废品，提高垃圾分类处理效率和准确率。 -
环保回收自动化
在回收站和垃圾处理厂实现塑料制品的自动分拣，降低人工成本。 -
智慧城市环卫管理
监测街头垃圾桶中的塑料废品分布，优化收集路线和频次。 -
企业环保合规检测
帮助企业监控和统计塑料包装使用情况，支持环保政策合规。 -
教育环保宣传
开发互动式环保教育应用，提高公众的垃圾分类意识。 -
供应链包装优化
分析产品包装中的塑料使用类型，指导企业选择更环保的包装方案。
🖼 数据样本展示
以下展示部分数据集内的样本图片（均带有目标检测框）：
数据集包含多种真实环境下的塑料制品图像：
- 日常用品场景：饮料瓶、食品包装、日用品容器等
- 多角度视图：正面、侧面、俯视等不同观察角度
- 不同光照条件：自然光、人工照明、阴影环境
- 多种背景环境：室内、户外、垃圾箱、回收站等
- 单个和批量：包含单个物品和多个塑料制品混合的复杂场景
场景涵盖家庭、办公室、商店、垃圾处理站等多种真实环境，数据多样性优秀，特别适合训练鲁棒性强的塑料制品检测模型。
使用建议
-
数据预处理优化
- 针对不同材质塑料进行专门预处理：透明度处理、反光消除
- 标准化图像尺寸（推荐640x640或832x832）
- 应用数据增强：旋转、缩放、颜色变换、模糊处理
-
模型训练策略
- 利用预训练权重进行迁移学习，特别是在COCO数据集上预训练的模型
- 采用多尺度训练以应对不同大小的塑料制品
- 针对透明和半透明塑料制品进行专项优化
-
实际部署考虑
- 边缘设备优化：针对分拣设备和移动终端进行模型轻量化
- 实时处理能力：优化推理速度以支持流水线式分拣需求
- 成本控制：平衡检测精度与硬件成本
-
应用场景适配
- 分拣线集成：与现有垃圾分拣设备无缝集成
- 移动端应用：支持手机App的实时塑料识别功能
- IoT设备部署：适配智能垃圾箱和回收设备
-
性能监控与改进
- 建立不同塑料类型的检测准确率基准
- 收集边缘样本（污损、变形、褪色等）进行模型强化
- 定期更新模型以适应新出现的包装材料
🌟 数据集特色
- 高精度标注：专业的材料识别专家参与标注工作
- 类型全面性：涵盖市面上主要的塑料包装类型
- 实用性强：基于真实回收场景数据采集
- 技术兼容性：支持主流深度学习框架和部署平台
- 持续更新：定期增加新的塑料制品类型和应用场景
📈 商业价值
该数据集在以下商业领域具有重要价值：
- 环保科技企业：开发智能分拣设备和垃圾分类系统
- 回收处理公司：提升自动化分拣效率，降低运营成本
- 智慧城市解决方案商：集成到城市环卫管理平台
- 包装材料厂商：优化产品设计，提高可回收性识别度
- 教育科技公司：开发环保教育类应用和游戏
🔗 技术标签
计算机视觉 目标检测 垃圾分类 环保回收 塑料识别 YOLO 智能分拣 循环经济 绿色科技 可持续发展
注意: 本数据集适用于研究、教育和商业用途。使用时请遵守环保相关法律法规，确保技术应用促进可持续发展。建议在实际应用中结合材料科学知识进行结果验证，以确保分类的准确性和实用性。
YOLOv8 训练实战
本教程介绍如何使用 YOLOv8 对目标进行识别与检测。涵盖环境配置、数据准备、训练模型、模型推理和部署等全过程。
📦 1. 环境配置
建议使用 Python 3.8+，并确保支持 CUDA 的 GPU 环境。
# 创建并激活虚拟环境（可选）
python -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate # Windows 用户使用 yolov8_env\Scripts\activate
安装 YOLOv8 官方库 ultralytics
pip install ultralytics
📁 2. 数据准备
2.1 数据标注格式（YOLO）
每张图像对应一个 .txt 文件，每行代表一个目标，格式如下：
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
所有值为相对比例（0~1）。
类别编号从 0 开始。
2.2 文件结构示例
datasets/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/
2.3 创建 data.yaml 配置文件
path: ./datasets
train: images/train
val: images/valnc: 11
names: ['Bent_Insulator', 'Broken_Insulator_Cap', '', ...]
🚀 3. 模型训练
YOLOv8 提供多种模型：yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x。可根据设备性能选择。
yolo detect train \model=yolov8s.pt \data=./data.yaml \imgsz=640 \epochs=50 \batch=16 \project=weed_detection \name=yolov8s_crop_weed
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
model | 字符串 | - | 指定基础模型架构文件或预训练权重文件路径（.pt/.yaml） |
data | 字符串 | - | 数据集配置文件路径（YAML 格式），包含训练/验证路径和类别定义 |
imgsz | 整数 | 640 | 输入图像的尺寸（像素），推荐正方形尺寸（如 640x640） |
epochs | 整数 | 100 | 训练总轮次，50 表示整个数据集会被迭代 50 次 |
batch | 整数 | 16 | 每个批次的样本数量，值越大需要越多显存 |
project | 字符串 | - | 项目根目录名称，所有输出文件（权重/日志等）将保存在此目录下 |
name | 字符串 | - | 实验名称，用于在项目目录下创建子文件夹存放本次训练结果 |
关键参数补充说明：
-
model=yolov8s.pt- 使用预训练的 YOLOv8 small 版本（平衡速度与精度）
- 可用选项：
yolov8n.pt(nano)/yolov8m.pt(medium)/yolov8l.pt(large)
-
data=./data.yaml# 典型 data.yaml 结构示例 path: ../datasets/weeds train: images/train val: images/val names:0: Bent_Insulator1: Broken_Insulator_Cap2: ...3: ...
📈 4. 模型验证与测试
4.1 验证模型性能
yolo detect val \model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \data=./data.yaml
| 参数 | 类型 | 必需 | 说明 |
|---|---|---|---|
model | 字符串 | 是 | 要验证的模型权重路径（通常为训练生成的 best.pt 或 last.pt） |
data | 字符串 | 是 | 与训练时相同的 YAML 配置文件路径，需包含验证集路径和类别定义 |
关键参数详解
-
model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt- 使用训练过程中在验证集表现最好的模型权重（
best.pt） - 替代选项：
last.pt（最终epoch的权重） - 路径结构说明：
runs/detect/ └── [训练任务名称]/└── weights/├── best.pt # 验证指标最优的模型└── last.pt # 最后一个epoch的模型
- 使用训练过程中在验证集表现最好的模型权重（
-
data=./data.yaml- 必须与训练时使用的配置文件一致
- 确保验证集路径正确：
val: images/val # 验证集图片路径 names:0: crop1: weed
常用可选参数
| 参数 | 示例值 | 作用 |
|---|---|---|
batch | 16 | 验证时的批次大小 |
imgsz | 640 | 输入图像尺寸（需与训练一致） |
conf | 0.25 | 置信度阈值（0-1） |
iou | 0.7 | NMS的IoU阈值 |
device | 0/cpu | 选择计算设备 |
save_json | True | 保存结果为JSON文件 |
典型输出指标
Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95
all 100 752 0.891 0.867 0.904 0.672
crop 100 412 0.912 0.901 0.927 0.701
weed 100 340 0.870 0.833 0.881 0.643
4.2 推理测试图像
yolo detect predict \model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \source=./datasets/images/val \save=True
🧠 5. 自定义推理脚本（Python）
from ultralytics import YOLO
import cv2# 加载模型
model = YOLO('runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt')# 推理图像
results = model('test.jpg')# 可视化并保存结果
results[0].show()
results[0].save(filename='result.jpg')
🛠 6. 部署建议
✅ 本地运行：通过 Python 脚本直接推理。
🌐 Web API：可用 Flask/FastAPI 搭建检测接口。
📦 边缘部署：YOLOv8 支持导出为 ONNX，便于在 Jetson、RKNN 等平台上部署。
导出示例：
yolo export model=best.pt format=onnx
📌 总结流程
| 阶段 | 内容 |
|---|---|
| ✅ 环境配置 | 安装 ultralytics, PyTorch 等依赖 |
| ✅ 数据准备 | 标注图片、组织数据集结构、配置 YAML |
| ✅ 模型训练 | 使用命令行开始训练 YOLOv8 模型 |
| ✅ 验证评估 | 检查模型准确率、mAP 等性能指标 |
| ✅ 推理测试 | 运行模型检测实际图像目标 |
| ✅ 高级部署 | 导出模型，部署到 Web 或边缘设备 |