用於實驗室智能識別的目標檢測數據集（2500張圖片已劃分、已標註） | AI訓練適用於目標檢測任務

背景

在智能實驗室與科研自動化的背景下，實驗室設備的智能識別與管理成為實驗室信息化建設的重要環節。傳統的人工盤點和巡檢方式效率低下、易出錯，難以滿足現代科研環境中對精確與實時性的要求。

隨着計算機視覺（Computer Vision）與深度學習（Deep Learning）技術的發展，基於目標檢測（Object Detection）的自動識別系統被廣泛應用於實驗室管理領域。它能夠通過攝像頭或機器人視覺模塊自動識別設備類別、數量與位置，從而實現無人化巡檢和安全監控。

本項目的數據集正是為此目標而設計，旨在為科研機構、AI開發者與教育機構提供一套高質量、標準化的實驗室設備檢測數據基礎，可直接用於模型訓練與算法驗證。

數據集獲取

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實驗室設備數據集介紹

本數據集包含實驗室常見設備的圖片，共計 2500 張，涵蓋 10 個類別，分別為：空調、椅子、主機、電子白板、滅火器、鍵盤、燈、顯示器、鼠標和投影儀。每個類別的圖片數量大致均衡，保證訓練模型時各類別樣本的代表性。

數據集特點如下：

多樣性：圖片來源多樣，包括不同實驗室環境、角度和光照條件。

標註齊全：每張圖片均已進行 目標檢測標註，標註格式兼容常用的 YOLO 系列訓練框架。

高質量：圖片清晰，分辨率適中，適合用於訓練目標檢測或圖像識別模型。

適用場景：適用於實驗室設備自動識別、智能管理、物品盤點以及安全巡檢等 AI 應用場景。

數據集概述

本數據集共包含 2500 張圖片，覆蓋實驗室中常見的 10 類設備：

這些圖片採集自不同的實驗室環境，涵蓋不同角度、光照和背景，保證模型在多樣化場景下的泛化能力。

數據集結構遵循 模型標準格式：

dataset/
├─ images/
│  ├─ train/
│  ├─ val/
└─ labels/
   ├─ train/
   ├─ val/

• images/ 文件夾包含訓練集與驗證集圖像。
• labels/ 文件夾包含對應的 YOLO 格式標籤文件（.txt），記錄每個目標的類別和歸一化座標。

數據集詳情

1. 圖像來源與質量

圖片來自多樣化的實驗室環境，包括理工實驗室、信息實驗室、電子設備間等。為提高模型適應性，圖像採集時考慮了不同條件：

• 照明差異：包含自然光、白熾燈和冷光源下的樣本；
• 視角變化：包括正視、俯視、側視；
• 遮擋情況：部分圖片中設備存在輕微遮擋，增加模型魯棒性。

所有圖片分辨率保持在 640×640 至 1080×1080 區間，適合主流檢測網絡輸入尺寸。

2. 標註標準

每張圖片都經過專業標註團隊使用 LabelImg 工具進行目標框標註，格式兼容 YOLOv5、YOLOv8 等主流模型。

YOLO標籤文件格式如下：

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

例如：

0 0.512 0.433 0.212 0.187
3 0.731 0.462 0.144 0.202

其中：

• class_id 為類別索引（從 0 開始編號）；
• 後四項為相對座標（歸一化到 0-1 範圍）。

適用場景

該數據集可廣泛應用於以下人工智能領域任務：

1. 實驗室設備識別系統

   • 實時檢測設備類型、狀態、數量；
   • 用於智能實驗室管理系統。

2. 自動盤點與巡檢機器人

   • 搭載攝像頭模塊，實現自動識別與盤點；
   • 結合路徑規劃算法，可實現無人化巡檢。

3. 實驗室安全監管

   • 實時識別滅火器位置與狀態；
   • 檢測設備是否放置在規定區域內。

4. 教育與科研用途

   • 高校與科研機構可用於教學演示與模型訓練實驗；
   • 可作為實驗數據用於目標檢測算法改進研究。

目標檢測

為了展示數據集的可用性，以下以 YOLOv8 為例進行目標檢測實戰。

📘 實戰代碼示例

from ultralytics import YOLO

# 1. 加載預訓練模型
model = YOLO("yolov8n.pt")

# 2. 訓練模型（假設數據集路徑為 ./dataset）
model.train(
    data="./dataset/data.yaml",  # YOLO 數據配置文件
    epochs=50,
    imgsz=640,
    batch=16,
    name="lab_equipment_yolov8"
)

# 3. 驗證模型性能
metrics = model.val()
print(metrics)

# 4. 預測示例
results = model.predict(source="./dataset/images/val", save=True)

示例 data.yaml 文件內容如下：

train: ./dataset/images/train
val: ./dataset/images/val
nc: 10
names: ['air_conditioner', 'chair', 'computer_host', 'electronic_whiteboard', 'fire_extinguisher',
        'keyboard', 'lamp', 'monitor', 'mouse', 'projector']

通過上述代碼，可快速完成從訓練到推理的流程，輸出每張驗證圖片的預測框與類別標籤。

此外，若結合如 Roboflow、CVAT、Label Studio 等工具，可進一步增強標註、版本管理和在線部署能力。

結語

實驗室設備檢測數據集不僅是一個基礎訓練資源，更代表着智能實驗室建設的核心數據支撐。通過深度學習模型的不斷優化，結合該數據集可實現：

• 實驗室物品自動識別與定位；
• 安全巡檢與應急設備管理；
• 科研資產數字化與可視化管理。

未來，我們將繼續擴充數據集的規模與類別，如添加試劑瓶、顯微鏡、示波器等新對象，為智能科研場景提供更完善的數據支撐。

人工智能賦能實驗室管理，讓設備識別更高效，科研環境更智慧。