紅外熱成像目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集 | 10226張YOLO夜間感知數(shù)據(jù)集適用于車載夜視、夜間安防巡檢與目標(biāo)檢測研究一、數(shù)據(jù)集概述本數(shù)據(jù)集是一個(gè)面向夜間及低光照環(huán)境感知的紅外熱成像目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集共包含10226張高質(zhì)量標(biāo)注圖像訓(xùn)練集8860張、驗(yàn)證集1365張、測試集1張覆蓋自行車、汽車、行人3類道路交通典型目標(biāo)。紅外熱成像相機(jī)通過感知物體熱輻射成像不依賴可見光因此在夜間、霧霾、強(qiáng)光逆光等可見光相機(jī)失效的場景下仍能穩(wěn)定工作是自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控、夜間搜救等領(lǐng)域的重要傳感器。該數(shù)據(jù)集可廣泛應(yīng)用于車載夜視系統(tǒng)、園區(qū)周界安防、夜間無人機(jī)巡檢等場景也可用于紅外與可見光跨模態(tài)融合感知研究適用于YOLOv5/v7/v8/v10/v11/v12等主流檢測框架。隨著自動(dòng)駕駛和智能安防技術(shù)的快速發(fā)展利用紅外熱成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)夜間及低光照環(huán)境下的目標(biāo)檢測已成為彌補(bǔ)可見光視覺感知不足的重要手段。本數(shù)據(jù)集針對紅外圖像中分辨率低、紋理細(xì)節(jié)少、目標(biāo)邊緣模糊等問題進(jìn)行專項(xiàng)構(gòu)建可為紅外智能感知系統(tǒng)與夜間安防設(shè)備提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)集下載通過網(wǎng)盤分享的文件紅外圖像交通目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集鏈接: https://pan.baidu.com/s/1an_hw_5CBag9hLz7CAFS8A?pwdr63m提取碼: r63m二、數(shù)據(jù)集基本信息項(xiàng)目內(nèi)容數(shù)據(jù)集名稱紅外熱成像目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)規(guī)模10226張高質(zhì)量標(biāo)注圖像train 8860 valid 1365 test 1任務(wù)類型目標(biāo)檢測Object Detection檢測目標(biāo)自行車、汽車、行人類別數(shù)量nc3類標(biāo)注方式Bounding Box目標(biāo)框標(biāo)注數(shù)據(jù)格式Y(jié)OLO標(biāo)準(zhǔn)格式數(shù)據(jù)來源真實(shí)道路交通場景紅外熱成像采集數(shù)據(jù)劃分Train / Valid / Test適配模型YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11、YOLOv12、Faster R-CNN等說明測試集僅1張圖像模型評估建議以驗(yàn)證集為準(zhǔn)或自行劃分測試集。三、數(shù)據(jù)集類別說明本數(shù)據(jù)集為多類別目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集共設(shè)置3個(gè)檢測類別覆蓋道路交通場景中的典型目標(biāo)類型類別劃分貼合夜間及低光照環(huán)境感知實(shí)際需求。類別配置nc:3names:-bicycle-car-person類別詳情類別ID類別名稱英文名稱類別說明0自行車bicycle騎行中的自行車及騎行者目標(biāo)1汽車car各類機(jī)動(dòng)車目標(biāo)2行人person步行人員目標(biāo)三類設(shè)計(jì)覆蓋道路交通場景的核心參與者——行人、非機(jī)動(dòng)車與機(jī)動(dòng)車是夜間道路安全感知與自動(dòng)駕駛夜視系統(tǒng)的關(guān)鍵檢測目標(biāo)。四、數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)說明數(shù)據(jù)集采用標(biāo)準(zhǔn)YOLO目錄結(jié)構(gòu)組織已按訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測試集進(jìn)行劃分結(jié)構(gòu)清晰便于直接接入主流檢測框架。紅外熱成像目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集-3類/ ├── train │ ├── images │ └── labels ├── valid │ ├── images │ └── labels ├── test │ ├── images │ └── labels └── data.yaml各數(shù)據(jù)集作用如下train/images labels訓(xùn)練集圖像與標(biāo)簽8860張用于模型參數(shù)學(xué)習(xí)與特征提取valid/images labels驗(yàn)證集圖像與標(biāo)簽1365張用于超參數(shù)調(diào)優(yōu)、早停監(jiān)控及防止過擬合test/images labels測試集圖像與標(biāo)簽1張樣本量極少模型評估建議以驗(yàn)證集為準(zhǔn)或自行劃分測試集。標(biāo)注文件為同名.txt格式每行格式為類別索引 x_center y_center width height坐標(biāo)均為歸一化值配套data.yaml已配置好類別名稱與數(shù)量可直接適配YOLO系列等目標(biāo)檢測框架。五、數(shù)據(jù)集核心優(yōu)勢1. 規(guī)模最大的紅外檢測數(shù)據(jù)集本數(shù)據(jù)集共10226張圖像是本次整理的13個(gè)數(shù)據(jù)集中規(guī)模最大的一個(gè)訓(xùn)練樣本充足8860張訓(xùn)練圖像充分保障模型收斂驗(yàn)證集規(guī)模大1365張驗(yàn)證圖像支撐可靠的性能評估數(shù)據(jù)規(guī)模優(yōu)勢在紅外目標(biāo)檢測領(lǐng)域?qū)儆谳^大規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練穩(wěn)定性好大規(guī)模數(shù)據(jù)有效提升模型泛化能力2. 紅外熱成像的獨(dú)特優(yōu)勢紅外熱成像相機(jī)通過感知物體熱輻射成像不依賴可見光夜間工作完全黑暗環(huán)境下仍可穩(wěn)定成像霧霾穿透在霧霾、煙塵等低能見度條件下保持感知能力抗強(qiáng)光逆光不受強(qiáng)光、逆光干擾全天候感知白天夜間均可穩(wěn)定工作是自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控、夜間搜救等領(lǐng)域的重要傳感器。3. 典型道路目標(biāo)覆蓋三類目標(biāo)覆蓋道路交通場景的核心參與者行人道路弱勢交通參與者夜間檢測尤為重要自行車騎行者目標(biāo)兼具行人與車輛特征汽車機(jī)動(dòng)車目標(biāo)道路交通主要構(gòu)成在紅外圖像中行人、車輛、騎行者呈現(xiàn)為與背景溫度差異明顯的熱源目標(biāo)具備良好的可檢測性。4. 紅外圖像特性的針對性設(shè)計(jì)紅外圖像與可見光圖像存在顯著差異分辨率低紅外傳感器分辨率普遍低于可見光紋理細(xì)節(jié)少缺乏可見光圖像中的豐富紋理目標(biāo)邊緣模糊熱輻射擴(kuò)散導(dǎo)致邊緣不清晰特征分布差異大與可見光圖像的特征分布顯著不同本數(shù)據(jù)集針對紅外圖像特性構(gòu)建需針對性的模型訓(xùn)練策略具有良好的研究價(jià)值。5. 跨模態(tài)融合研究價(jià)值數(shù)據(jù)集可支撐紅外與可見光跨模態(tài)融合感知研究多模態(tài)融合與可見光數(shù)據(jù)集配合進(jìn)行融合檢測研究模態(tài)互補(bǔ)紅外補(bǔ)足可見光夜間感知短板域適應(yīng)研究紅外與可見光域之間的遷移學(xué)習(xí)傳感器融合多傳感器融合感知算法研究6. 即用型數(shù)據(jù)組織標(biāo)準(zhǔn)目錄結(jié)構(gòu)YOLO格式標(biāo)注標(biāo)注規(guī)范可直接用于模型訓(xùn)練降低使用門檻。六、適用場景車載夜視系統(tǒng)集成于車載夜視輔助系統(tǒng)在夜間及低光照條件下檢測行人、車輛與騎行者提升行車安全。園區(qū)周界安防在園區(qū)、廠區(qū)周界安防監(jiān)控中利用紅外成像實(shí)現(xiàn)全天候入侵檢測與人員車輛識別。夜間無人機(jī)巡檢搭載于無人機(jī)平臺在夜間執(zhí)行巡檢任務(wù)檢測地面人員與車輛目標(biāo)。自動(dòng)駕駛夜間感知作為自動(dòng)駕駛多傳感器融合體系中的紅外感知模塊彌補(bǔ)可見光相機(jī)夜間感知不足。夜間搜救與應(yīng)急在夜間搜救、災(zāi)害應(yīng)急場景中檢測人員目標(biāo)輔助搜救決策。教學(xué)科研用于紅外目標(biāo)檢測、跨模態(tài)融合感知算法研究等科研場景。七、適用研究方向本數(shù)據(jù)集可廣泛應(yīng)用于以下研究領(lǐng)域紅外目標(biāo)檢測研究3類夜間及低光照視覺感知研究多類別目標(biāo)檢測研究紅外與可見光跨模態(tài)融合研究自動(dòng)駕駛多傳感器感知研究YOLO系列模型優(yōu)化研究輕量化檢測模型與邊緣部署研究域適應(yīng)與跨模態(tài)泛化研究八、總結(jié)紅外熱成像目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集包含10226張高質(zhì)量標(biāo)注圖像采用標(biāo)準(zhǔn)YOLO格式構(gòu)建專注于夜間及低光照環(huán)境下的道路交通目標(biāo)檢測任務(wù)。數(shù)據(jù)集覆蓋自行車、汽車、行人3類核心目標(biāo)具有規(guī)模大、標(biāo)注規(guī)范、紅外成像特性鮮明等特點(diǎn)可廣泛應(yīng)用于車載夜視系統(tǒng)、園區(qū)周界安防、夜間無人機(jī)巡檢、自動(dòng)駕駛夜間感知等領(lǐng)域也可支撐紅外與可見光跨模態(tài)融合感知研究是開展紅外目標(biāo)檢測算法研發(fā)與夜間智能感知系統(tǒng)建設(shè)的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源。