热成像目标检测数据集 V2 版本项目背景热成像技术因其在安防监控、夜间巡逻、消防救援等领域的独特优势而受到重视。本数据集旨在提供高质量的热成像图像及其对应的可见光图像支持热成像目标检测的研究与应用。数据集概述名称热成像目标检测数据集 V2规模总计26,442帧可见光图像9,233张热成像图像9,711张匹配的热成像/可见光视频帧7,498帧标注目标数量520,000个目标类别包括人、自行车、汽车、摩托车、巴士、火车、卡车、灯、消防栓、交通标志、狗、滑板、婴儿车、电动踏板车及其他车辆数据集特点多样化涵盖多种场景下的目标检测包括人、交通工具以及其他常见物体。高质量标注每个目标均进行了精细标注确保数据质量。多模态数据提供热成像图像和可见光图像的匹配数据适合跨模态学习任务。大规模数据量包含大量标注目标有助于训练鲁棒性强的检测模型。数据集内容可见光图像包含在不同环境下的可见光图像用于辅助热成像图像的理解。热成像图像包含在不同环境下的热成像图像用于目标检测。匹配的热成像/可见光视频帧包含匹配的热成像和可见光视频帧适用于多模态目标检测任务。数据集用途目标检测可用于训练和评估目标检测模型特别是在热成像条件下的目标检测。安防监控帮助识别夜间或低光照条件下的目标提高安防系统的有效性。学术研究为热成像技术的应用提供丰富的数据支持促进相关领域的研究进展。实际应用可应用于夜间巡逻、消防救援等多个实际场景提高系统的鲁棒性和可靠性。标注详情人标注了各类人群包括不同年龄、性别的人。自行车标注了不同类型的自行车。汽车标注了不同品牌和型号的汽车。摩托车标注了不同类型的摩托车。巴士标注了不同类型的巴士。火车标注了火车及其车厢。卡车标注了不同类型的卡车。灯标注了各种灯具。消防栓标注了消防栓的位置。交通标志标注了各种交通标志。狗标注了不同品种的狗。滑板标注了滑板及其使用者。婴儿车标注了婴儿车及其使用者。电动踏板车标注了电动踏板车及其使用者。其他车辆标注了除上述类别之外的其他车辆。使用场景安防监控在夜间或低光照条件下利用热成像技术进行目标检测。消防救援在火灾现场利用热成像技术快速定位人员和重要设施。夜间巡逻在夜间巡逻中利用热成像技术识别潜在威胁。交通监控在交通监控中利用热成像技术进行车辆和行人的检测。技术指标数据量总计26,442帧包含多种图像类型。标注目标数量520,000个标注目标确保数据的丰富性和多样性。标注格式支持多种标注格式如JSON、VOC、YOLO方便导入不同的检测框架。注意事项数据隐私在使用过程中请确保遵守相关法律法规保护个人隐私。数据预处理在使用前建议进行一定的数据预处理如图像归一化等。获取方式下载链接请访问项目主页获取数据集下载链接。许可证请仔细阅读数据集的使用许可协议。关键代码示例数据加载importosimportcv2fromultralyticsimportYOLOimportnumpyasnp# 数据集路径DATASET_PATHpath/to/datasetVISIBLE_IMAGES_DIRos.path.join(DATASET_PATH,visible_images)THERMAL_IMAGES_DIRos.path.join(DATASET_PATH,thermal_images)MATCHED_FRAMES_DIRos.path.join(DATASET_PATH,matched_frames)LABELS_DIRos.path.join(DATASET_PATH,labels)# 加载数据集defload_dataset():visible_images[]thermal_images[]matched_frames[]labels[]forimg_fileinos.listdir(VISIBLE_IMAGES_DIR):ifimg_file.endswith(.jpg):visible_img_pathos.path.join(VISIBLE_IMAGES_DIR,img_file)thermal_img_pathos.path.join(THERMAL_IMAGES_DIR,img_file)matched_frame_pathos.path.join(MATCHED_FRAMES_DIR,img_file)label_pathos.path.join(LABELS_DIR,img_file.replace(.jpg,.txt))visible_imagecv2.imread(visible_img_path)thermal_imagecv2.imread(thermal_img_path)matched_framecv2.imread(matched_frame_path)withopen(label_path,r)asf:labelf.read().strip()visible_images.append(visible_image)thermal_images.append(thermal_image)matched_frames.append(matched_frame)labels.append(label)returnvisible_images,thermal_images,matched_frames,labels visible_images,thermal_images,matched_frames,labelsload_dataset()模型训练# 初始化YOLOv8模型modelYOLO(yolov8n.pt)# 定义训练参数EPOCHS100BATCH_SIZE16# 训练模型resultsmodel.train(datathermal_detection.yaml,epochsEPOCHS,batchBATCH_SIZE)模型检测# 加载训练好的模型modelYOLO(best.pt)# 检测图像defdetect_targets(image):resultsmodel.predict(image)forresultinresults:boxesresult.boxesforboxinboxes:x1,y1,x2,y2box.xyxy[0]confbox.conf class_idbox.cls# 显示结果cv2.rectangle(image,(int(x1),int(y1)),(int(x2),int(y2)),(0,255,0),2)cv2.putText(image,fClass:{class_id}, Conf:{conf:.2f},(int(x1),int(y1)-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(0,255,0),2)returnimage# 测试图像test_imagecv2.imread(path/to/test_image.jpg)result_imagedetect_targets(test_image)cv2.imshow(Detected Targets,result_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()配置文件thermal_detection.yamltrain:path/to/train/imagesval:path/to/val/imagesnc:14# Number of classesnames:[person,bicycle,car,motorcycle,bus,train,truck,light,fire_hydrant,traffic_sign,dog,skateboard,baby_carriage,electric_scooter,other_vehicle]# Training parametersbatch_size:16epochs:100img_size:[640,640]# Image size使用指南数据准备确保数据集路径正确并且数据集已准备好。模型训练运行训练脚本等待训练完成。模型检测使用训练好的模型进行检测并查看检测结果。