CMDPC_OBB：一个基于定向边界框（Oriented Bounding Box）的大型煤矿钻杆计数图像数据集

《Scientific Data》：CMDPC_OBB: A Large-Scale Image Dataset for Coal Mine Drill Pipe Counting based on Oriented Bounding Box

　　

摘要

为了解决公开可用的地下煤矿监测图像数据集稀缺的问题，以及复杂钻探环境下准确识别所面临的挑战，本研究基于定向边界框（CMDPC_OBB）构建了一个大规模的煤矿钻杆计数图像数据集。该数据集旨在用于多姿态和多视角的钻杆检测与计数任务，从而提高在复杂地下环境中的数据覆盖范围。CMDPC_OBB包含两个子数据集：一个多目标检测数据集（MOD_2D）和一个结构增强的单目标分类数据集（SOC_3D）。MOD_2D采用15帧间隔采样策略构建，生成了114,869张标注有旋转边界框的现场图像；SOC_3D通过单图像3D重建为每个样本生成了8个额外的视图，从而增加了4,023张图像，增强了多视角表示能力。共有9种目标检测和定向检测模型在CMDPC_OBB上进行了评估，其中最高准确率（mAP）达到了89.1%，证明了该数据集在复杂地下环境中的有效性和基准价值。