泳池赛事裁判及运动员3000张目标检测数据集分享
数据集分享
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提取码: 8ffd
一、数据集概述
本数据集是一套面向智慧体育与游泳赛事智能视觉监测场景构建的高质量 目标检测 数据集，专注于泳池竞赛场景下运动员与裁判人员的精准识别与定位任务。数据集共包含3000张高质量人工标注图像，所有样本均采集于真实泳池赛事环境，覆盖不同赛事 光 线条件、泳池水环境及人员分布状态，包含运动员水上、水下姿态及赛场裁判、工作人员等多元画面，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD、RetinaNet等主流目标检测 算法 的训练、验证与测试。
随着智慧体育和AI辅助判罚技术的发展，利用计算机视觉技术实现泳池赛事中运动员姿态捕捉、裁判行为识别、赛场人员态势分析及违规动作检测已成为现代体育赛事数字化升级的重要方向。本数据集针对泳池赛事场景下水体反光干扰、水上水下目标特征差异大、人员密集遮挡、赛场背景复杂等问题进行专项构建，可为游泳赛事智能判罚系统开发和智慧体育视觉算法研发提供高质量数据支撑。
二、数据集基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 数据集名称 | 泳池赛事裁判及运动员目标检测数据集 |
| 数据规模 | 3000张高质量标注图像 |
| 任务类型 | 目标检测（Object Detection） |
| 检测目标 | 黑帽人员、水上躯体、水下躯体、裁判、白帽人员 |
| 类别数量（nc） | 5类 |
| 标注方式 | Bounding Box目标框标注 |
| 数据格式 | YOLO标准格式 |
| 数据来源 | 真实泳池赛事场景 |
| 数据划分 | Train / Valid / Test |
| 适配模型 | YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11、Faster R-CNN、SSD等 |
三、数据集类别说明
本数据集为多类别目标检测数据集，共设置5类检测目标，精准覆盖泳池赛事核心检测对象，区分了不同着装标识的赛场工作人员，同时精准划分了运动员水上、水下不同躯体状态，能够满足赛事动作捕捉、人员分类统计、违规行为识别、赛事状态研判等精细化检测任务。
类别配置
nc: 5
names:
- black_hat
- upper_body
- underwater_body
- referee
- white_hat
类别详情
| 类别ID | 类别名称 | 英文名称 | 类别说明 |
|---|---|---|---|
| 0 | 黑帽人员 | black_hat | 赛场中佩戴黑色帽子的人员（工作人员/辅助人员） |
| 1 | 水上躯体 | upper_body | 运动员在水面以上的躯体部分 |
| 2 | 水下躯体 | underwater_body | 运动员在水面以下的躯体部分 |
| 3 | 裁判 | referee | 泳池赛事裁判人员 |
| 4 | 白帽人员 | white_hat | 赛场中佩戴白色帽子的人员（工作人员/辅助人员） |
多类别细粒度设计能够使模型更好地区分不同角色类型与运动员状态，特别适用于游泳赛事智能判罚、人员分类统计与赛场态势分析等专项应用场景。
四、数据集结构说明
数据集采用标准YOLO目录结构组织，可直接用于目标检测模型训练。
database/
└── 泳池赛事裁判及运动员目标检测数据集
├── train
│ └── images
├── valid
│ └── images
└── test
└── images
各数据集作用如下：
- train/images：训练集，用于模型参数学习与特征提取；
- valid/images：验证集，用于训练过程中的模型性能评估与超参数优化；
- test/images：测试集，用于最终泛化能力验证与模型性能评估。
所有标签文件均采用标准YOLO格式，与图像文件一一对应，无需额外格式转换即可直接使用。
五、数据集核心优势
1. 真实泳池赛事场景采集
数据全部来源于真实泳池竞赛场景，真实反映智慧体育赛事实际应用环境，相较于模拟数据具有更高的工程价值。
覆盖场景包括：
- 标准泳池竞赛场馆
- 不同赛事光线条件（室内灯光、自然采光）
- 不同泳池水环境（清澈水面、水体反光）
- 人员密集分布状态
- 运动员水上、水下多元姿态
能够有效提升模型的实际部署效果。
2. 多视角与多状态目标覆盖
泳池赛事具有运动员跨介质运动、视角多变的特点。
数据集中包含：
- 水上躯体目标
- 水下躯体目标
- 运动员入水瞬间
- 裁判固定站位与移动巡查
- 赛场工作人员不同角度画面
有助于提升模型对不同视角、不同运动状态下目标的检测能力。
3. 密集遮挡场景覆盖
数据覆盖：
- 多人同池竞技场景
- 人员密集聚集场景
- 局部遮挡与重叠场景
- 水花飞溅干扰场景
- 水面反光干扰场景
能够有效增强模型在复杂泳池环境中的鲁棒性。
4. 高质量人工标注
所有图像均经过人工精细化标注与多轮审核：
- 边界框精准贴合目标
- 水上水下躯体分别标注
- 无漏标现象
- 无重复标注
- 无类别错误
有效保证模型训练质量。
5. 强泛化能力
数据涵盖：
- 不同赛事光照条件
- 不同水环境状态
- 不同拍摄角度与距离
- 不同人员密度分布
能够显著提升模型在实际游泳赛事监管任务中的泛化能力。
六、适用场景
游泳赛事智能判罚
实现对运动员出发抢跳、转身违规、泳姿不规范等行为的自动识别与辅助判罚。
AI辅助裁判系统
结合 计算机视觉 技术为赛事裁判提供实时辅助决策支持，提高判罚准确性与公正性。
运动员动作监测与分析
对运动员水上、水下姿态进行实时捕捉与动作分析，辅助教练员进行技战术评估。
赛场人员态势分析
实时掌握赛场内裁判、运动员及工作人员的位置分布与活动状态。
游泳赛事 自动化 视觉监管
构建覆盖全赛程的自动化视觉监管系统，降低人工监控成本，提升赛事管理效率。
智慧体育系统开发
作为智慧体育平台的重要视觉感知模块，实现体育赛事的数字化与智能化升级。
七、适用研究方向
本数据集可广泛应用于以下研究领域：
- 泳池场景目标检测研究
- 跨介质目标检测研究（水上/水下）
- 密集目标检测研究
- 体育赛事智能判罚研究
- 智慧体育视觉算法研究
- 目标跟踪与行为分析研究
- YOLO目标检测优化研究
- 轻量化检测模型研究
- 多类别细粒度目标检测研究
- 水体环境计算机视觉研究
- 赛场人员计数与态势分析研究
- 边缘计算视觉部署研究
八、总结
泳池赛事裁判及运动员目标检测数据集（Swimming Pool） 包含3000张高质量标注图像，采用标准YOLO格式构建，专注于泳池竞赛场景下的运动员与裁判人员目标检测任务。数据集覆盖多种真实泳池赛事环境、水上水下双重目标状态及密集人员分布场景，具有标注精准、场景真实、类别细粒度高等特点，可广泛应用于智慧体育、AI辅助判罚、运动员动作监测、赛场态势分析等领域，是开展游泳赛事智能视觉算法研发与智慧体育系统建设的优质数据资源。
