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高清无人机航拍建筑工地工程机械检测数据集
深度学习基于YOLOV11建筑工地工程机械检测系统

高清无人机航拍建筑工地工程机械检测数据集，928张，提供yolo，voc，coco三种标注方式

图像尺寸:3648*4864（尺寸不等）
类别数量:7类

训练集图像数量:649; 验证集图像数量:185； 测试集图像数量:94
类别名称: 每一类图像数 ，每一类标注数

dump-truck 自卸车 | 386,564
excavator 挖掘机 | 558,962
tower-crane 塔式起重机 | 240,290
lifting-equipment 起重设备 | 49,52
concrete-mixer 混凝土搅拌车 | 133,205
piling-machine 打桩机 | 56,78
bulldozer 推土机 | 62,95
image num: 928

模型代码
采用 YOLOv11n 网络训练
训练轮次：80 个 epoch

提供全部训练 + 测试源代码
训练精度 mAP 效果如图所示
PyQt5 界面功能

界面使用 PyQt5 开发，提供全部源码（.ui、.qrc、.py 及图标文件）
支持图片检测、视频检测、摄像头实时检测
界面实时显示：目标位置、目标总数、置信度等信息
支持检测结果保存导出
操作简单直观，无需命令行
4、
运行环境：Python=3.8、opencv-python、PyQt5、torch
支持 Windows、Linux 系统

高清无人机航拍建筑工地工程机械检测数据集信息表

数据集总览

类别明细统计

配套系统与代码

适用场景

建筑工地无人机航拍工程机械巡检识别、计算机毕设、课程实验、YOLO模型训练调优、工地智能监控算法研发。