注意数据集中有少部分不是隧道场景图片主要是为了提高模型特征学习泛化能力，数据集聚焦于交通事故，标签也有火灾检测的但是基本都不是隧道内的火，图片整体稍微模糊，请认真观看图片

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)

图片数量(jpg文件个数)：1896

标注数量(xml文件个数)：1896

标注数量(txt文件个数)：1896

标注类别数：4

标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["accident","fire","person","vehicle"]

每个类别标注的框数：

accident 框数 = 1563

fire 框数 = 388

person 框数 = 1036

vehicle 框数 = 2051

总框数：5038

使用标注工具：labelImg

标注规则：对类别进行画矩形框

重要说明：暂无

特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

图片预览：

标注例子：