翻牆、攀爬、違規行為檢測數據集（10,000 張圖片已劃分）——安全檢測實踐

在現代城市安全管理與工地監控場景中，“違規攀爬”與“翻越圍欄”等行為的實時檢測，是視頻智能分析系統中的關鍵功能之一。為了提升這類行為識別算法的魯棒性與泛化能力，本文將介紹一個 翻牆、攀爬、違規行為檢測數據集（共10,000張圖片），並結合 YOLOv8 模型展開技術解析與實戰講解，幫助研究者與開發者快速構建智能檢測系統。

數據集獲取

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數據集説明

樣本分類輸出（中文）：非攀爬,攀爬
樣本分類輸出（英文）：no_climb,climb
樣本分類輸出數量：2

訓練集train： 9030個樣本
驗證集valid： 1130個樣本

訓練集和驗證集樣本比例：約8:1

數據集使用説明

下載並解壓數據集後，確保目錄結構完整。可直接用於項目訓練
將數據集中的 yaml文件 中的路徑替換為你的實際目錄，即可訓練模型完成檢測。

一、背景

隨着人工智能（AI）與計算機視覺的發展，越來越多的公共區域開始部署 視頻智能分析系統（VSA），用於實時檢測異常行為、入侵行為或危險事件。例如：

• 工地中檢測工人是否違規攀爬腳手架；
• 小區與學校中檢測行人是否翻越圍欄；
• 交通區域中監測行人是否進入限制區。

傳統基於規則的檢測算法依賴背景建模與運動分析，但在光照變化、複雜背景或多角度攝像頭下易產生誤報。相比之下，基於深度學習的目標檢測模型（如YOLOv8） 能夠通過端到端學習識別目標類別與位置，實現更高精度、更強魯棒性的“智能行為檢測”。

為了滿足上述需求，本文介紹的 “翻牆、攀爬、違規行為檢測數據集” 專為目標檢測任務設計，能有效支持 YOLO 系列模型的訓練與測試。

二、數據集概述

該數據集共包含 10,000 張圖片，均為清晰標註的 翻牆、攀爬、非攀爬行為 樣本，覆蓋不同場景、角度與光照條件。所有圖片均已完成 目標框標註（Bounding Box Annotation），可直接用於訓練目標檢測模型。

📁 數據組織示例結構：

detect_climb_noclimb/
├── images/
│   ├── train/
│   ├── valid/
├── labels/
│   ├── train/
│   ├── valid/
└── data.yaml

data.yaml 文件定義了數據路徑與類別：

train: ./images/train
val: ./images/valid
nc: 2
names: ['no_climb', 'climb']

三、數據集詳情

1. 樣本來源

圖片數據來源於公共監控視頻幀截取與仿真模擬場景，覆蓋多種類型的環境：

• 工地圍欄區域；
• 校園與小區牆體；
• 室外鐵柵欄、網格圍牆；
• 公共區域護欄。

2. 樣本多樣性

為增強模型的泛化能力，數據集涵蓋以下維度的多樣性：

• 不同時間段（白天、夜晚、黃昏）；
• 多攝像機角度（高視角、平視、俯視）；
• 不同人羣特徵（衣着、姿態、距離）；
• 不同光照、遮擋、模糊條件。

3. 標註規範

每張圖像都採用 YOLO格式標註，即：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

其中座標均為歸一化形式（相對於圖像寬高的比例）。例如：

1 0.521 0.463 0.278 0.592

表示一個攀爬目標（class_id=1），位於圖像中央偏右。

四、適用場景

該數據集非常適合用於以下AI視覺任務：

通過此數據集，模型可以自動識別“人是否在攀爬”，並輸出檢測框位置，實現視頻監控自動化管理。

五、目標檢測模型實戰（YOLOv8）

下面以 YOLOv8 為例，展示如何基於該數據集訓練一個高精度的攀爬檢測模型。

1. 環境配置

首先確保安裝最新版本的 ultralytics 庫：

pip install ultralytics -U

2. 數據集路徑與配置

將下載好的數據集解壓後，修改 data.yaml 文件中路徑為你的本地路徑，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. 模型訓練命令

執行以下命令開始訓練：

yolo detect train model=yolov8n.pt data=detect_climb_noclimb/data.yaml batch=32 epochs=100 imgsz=640 device=cuda

• model=yolov8n.pt：加載輕量級YOLOv8模型（適合快速訓練）
• batch=32：每批次32張圖像
• epochs=100：訓練100個週期
• imgsz=640：輸入圖像尺寸
• device=cuda：使用GPU訓練

4. 訓練輸出結果

模型訓練結束後，將自動生成：

runs/detect/train/weights/
├── best.pt
├── last.pt

其中 best.pt 即為在驗證集表現最優的權重模型。

六、推理與檢測示例

使用訓練好的模型進行推理檢測：

yolo detect predict model=runs/detect/train/weights/best.pt source=demo_video.mp4

運行後，YOLOv8 將輸出帶有檢測框的視頻結果，如下圖示意（假設畫面中一名工人正在攀爬圍欄）：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("runs/detect/train/weights/best.pt")
results = model.predict(source="test_images/", show=True, save=True)

推理結果將自動保存至：

runs/detect/predict/

檢測框中標註的類別為：

• no_climb：未攀爬
• climb：正在攀爬

七、性能優化建議

為了進一步提升檢測效果，可以嘗試以下策略：

1. 數據增強（Augmentation）：如隨機旋轉、亮度調整、裁剪、翻轉；
2. 模型替換：可嘗試 yolov8m.pt 或 yolov8l.pt 提升檢測精度；
3. 遷移學習（Transfer Learning）：基於 COCO 預訓練權重微調；
4. 多尺度訓練：提高對不同距離目標的識別能力；
5. 後處理優化：調整 conf 與 iou 閾值以減少誤檢。

八、結語

“翻牆、攀爬、違規行為檢測數據集” 提供了一個高質量、結構化的訓練基礎，可幫助研究人員與開發者快速構建 智能安全檢測系統。結合 YOLOv8 等主流目標檢測框架，可以輕鬆實現高精度、實時性強的違規行為檢測。

未來，該數據集可進一步拓展為多行為識別體系，如：

• “摔倒檢測（Fall Detection）”；
• “區域入侵檢測（Intrusion Detection）”；
• “打架、奔跑等異常行為識別”。

通過持續優化與擴展，AI將為智慧城市、校園安全與工業防護提供更全面、更智能的視覺感知能力。

✅ 總結關鍵詞：
翻牆檢測、攀爬行為識別、YOLOv8訓練、目標檢測、智能安全監控、AI行為分析