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目标检测数据集 第010期-基于yolo标注格式的高空红外热成像数据集(含免费分享)

超实用高空红外热成像数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

2、数据详情

（1）数据来源与规模

（2）核心维度覆盖

（3）数据格式与获取

3、应用场景

（1）高空小目标检测算法研发

（2）全天候安防与应急救援

（3）交通流量监测与管理

4、使用申明

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目标检测数据集 第010期-基于yolo标注格式的高空红外热成像数据集(含免费分享)

超实用高空红外热成像数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

随着无人机在安防监控、应急救援、交通管理等领域的广泛应用，传统可见光成像技术的局限性逐渐凸显：夜间光线不足时成像质量骤降、恶劣天气（如雾、雨、霾）下目标辨识度低，难以满足全天候、复杂环境的作业需求。而红外热成像技术通过捕捉物体自身的热辐射信号成像，不受光照条件和部分天气因素影响，成为无人机在特殊场景下执行任务的核心技术之一。

此前，行业内缺乏专门针对 “高空无人机红外热成像” 场景的标准化数据集：要么成像距离过近，无法模拟真实无人机高空作业环境；要么场景单一，难以覆盖学校、道路、停车场等多样化应用场景；要么标注格式不统一，增加了算法训练前的数据预处理成本。

该数据集不仅填补了高空红外热成像无人机数据的空白，极大降低了后续研究的门槛，成为计算机视觉领域目标检测方向的重要资源。

2、数据详情

数据集在数据规模、场景覆盖、标注格式等方面均具备显著优势，具体详情如下：

（1）数据来源与规模

该数据集的原始数据来自 高空红外热成像视频，研究团队经过筛选、去重、质量校验后，最终提取出2898 张有效红外热成像图像，每张图像均包含清晰的目标特征与完整的标注信息，既保证了数据质量，又兼顾了算法训练所需的样本数量。

（2）核心维度覆盖

为模拟真实无人机作业的复杂环境，数据集从 “场景、目标、飞行参数、光照” 四大核心维度进行设计，具体如下：

• • 场景多样性：图像采集自学校、停车场、城市道路、操场等多种典型户外场景，涵盖了无人机常见的作业环境，可有效验证算法在不同场景下的泛化能力。
• • 目标类别明确：标注的目标类型聚焦于无人机作业中高频出现的对象，共分为 4 类，分别是：Person（行人）、Bicycle（自行车）、Car（轿车）、OtherVehicle（其他车辆，如卡车、电动车等），每类目标均有精准的边界框标注。

（3）数据格式与获取

• • 适配 YOLO 格式：考虑到 YOLO 系列算法在实时目标检测中的广泛应用，Kaggle 平台提供的数据集已额外转化为 YOLO 标注格式，格式为 “class_id x_center y_center width height”（即类别 ID、目标中心 x 坐标、目标中心 y 坐标、目标宽度、目标高度，均为归一化数值），可直接用于 YOLOv5、YOLOv8/v11 等模型的训练。

 

 

 

 

 

3、应用场景

基于 “高空、红外、多场景” 的核心特性，数据集可广泛应用于计算机视觉与无人机技术交叉领域的研究与实践，典型应用场景包括：

（1）高空小目标检测算法研发

在 60-130 米的高空场景中，行人、自行车等目标在图像中占比小、特征不明显，是目标检测领域的难点。数据集提供了大量高空小目标样本，可用于训练和优化小目标检测算法（如改进锚框设计、增强特征融合模块），提升无人机在高空巡航时对小目标的识别精度。

（2）全天候安防与应急救援

红外热成像技术不受光照影响，使得无人机在夜间、阴天或雾霾天气下仍能正常作业。基于昼夜场景数据，研发人员可构建 “全天候目标检测模型”，应用于：

• • 夜间安防巡逻：识别校园、园区内的异常人员或车辆活动；
• • 应急救援：在地震、洪水等灾害现场，通过红外图像快速定位被困人员（人体热辐射与环境差异明显），提升救援效率。

（3）交通流量监测与管理

数据集包含城市道路、停车场场景的红外图像，且标注了车辆、行人等交通参与者。利用这些数据训练的算法，可部署在交通监测无人机上，实现：

• • 实时统计道路车流量、行人数量，为交通管控提供数据支持；
• • 识别违规停车（停车场或禁停路段）、非机动车逆行等行为，辅助交通执法。

4、使用申明

本数据集仅可用于学术研究，不得将其用于商业目的。

在使用该数据集进行学术研究时，应遵守相关的学术规范，引用该数据集的来源，尊重数据集创作者的劳动成果。

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⭐数据获取说明

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公众号：深瞳智检