摘要：该数据集包含通过鱼眼相机从顶部俯视角度拍摄的室内人员图像，画面主要呈现人员头部和部分上半身。
数据集概述
该数据集包含通过鱼眼相机从顶部俯视角度拍摄的室内人员图像，画面主要呈现人员头部和部分上半身。数据采集场景包括办公室、会议区域和共享工作空间，主要用于训练目标检测模型识别非常规摄像机视角下的人员与头部目标。
数据结构与关键特征
数据集以CEPDOF_YOLO为根目录，按照train、val和test划分为训练集、验证集与测试集，并提供data.yaml作为YOLO模型的数据配置文件。图像具有明显的鱼眼几何畸变和俯视透视特征，同时包含人员部分可见、相互遮挡、头部朝向不同、目标尺度变化及室内光照差异等情况，适合评估模型对特殊视角和复杂空间关系的适应能力。
应用价值与研究方向
该数据集可用于鱼眼图像人员检测、头部检测、室内人数统计、空间占用估计、群体密度分析、办公区域利用率评估及智能建筑监控。研究方向包括鱼眼畸变校正、小目标检测、遮挡人员识别、透视不变特征学习、跨摄像机高度泛化及YOLO模型的轻量化实时部署；面向实际场景使用时，还需补充目标环境数据进行验证和微调。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-735
文件大小：3.8G
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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