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FLIR Thermal Dataset|热成像数据集|计算机视觉数据集
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FLIR Thermal Dataset 是一个包含热成像图像和对应可见光图像的数据集，主要用于训练和评估热成像相关的计算机视觉模型。数据集包含超过10,000对图像，每对图像包括一张热成像图像和一张对应的可见光图像。
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www.flir.com
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在构建FLIR Thermal Dataset时，研究者们精心收集了大量来自不同环境和场景的热成像数据。这些数据涵盖了多种物体和环境条件，确保了数据集的多样性和广泛性。通过使用高精度的热成像设备，研究者们捕捉了每个场景的详细热分布信息，并对其进行了标准化处理，以确保数据的一致性和可用性。此外，数据集还包含了与热成像数据相对应的可见光图像，以便进行多模态分析和对比研究。
特点
FLIR Thermal Dataset的显著特点在于其高分辨率和多模态数据的结合。该数据集不仅提供了精确的热成像数据，还包含了相应的可见光图像，这为研究者们提供了丰富的信息来源，有助于深入理解热成像与可见光图像之间的关系。此外，数据集的多样性也是其一大亮点，涵盖了从工业检测到医疗诊断等多个应用领域，使得该数据集在各种研究场景中都具有广泛的应用价值。
使用方法
FLIR Thermal Dataset的使用方法多样，适用于多种研究和应用场景。研究者们可以利用该数据集进行热成像与可见光图像的联合分析，以提高目标检测和识别的准确性。此外，该数据集还可用于开发和验证新的热成像算法，特别是在复杂环境和动态场景中的应用。对于工业检测和医疗诊断等领域，该数据集提供了宝贵的实验数据，有助于推动相关技术的进步和应用。
背景与挑战
背景概述
FLIR Thermal Dataset，由FLIR Systems公司于2018年创建，主要用于热成像技术的研究与应用。该数据集包含了超过10,000张热成像图片，每张图片均配有相应的可见光图像和标注信息，旨在推动热成像技术在自动驾驶、安防监控及医疗诊断等领域的应用。核心研究问题集中在如何通过热成像数据提高目标检测与识别的准确性，以及如何将热成像与传统视觉数据融合以提升系统的整体性能。该数据集的发布对热成像技术的研究产生了深远影响，为研究人员提供了一个标准化的测试平台，促进了相关算法的发展与优化。
当前挑战
FLIR Thermal Dataset在解决热成像技术应用中的挑战方面具有重要意义。首先，热成像数据与可见光图像的融合是一个复杂的过程，需要解决数据对齐和特征匹配的问题。其次，热成像数据的噪声和不确定性较高，如何有效去除噪声并提高数据的可靠性是一个关键挑战。此外，热成像技术在不同环境条件下的表现差异较大，如何在多样化的场景中保持稳定的性能也是一个亟待解决的问题。最后，数据集的标注工作量大且复杂，确保标注的准确性和一致性是构建高质量数据集的重要环节。
发展历史
创建时间与更新
FLIR Thermal Dataset由FLIR Systems公司于2018年创建，旨在为热成像技术提供一个标准化的数据集。该数据集定期更新，以反映最新的热成像技术和应用需求。
重要里程碑
FLIR Thermal Dataset的一个重要里程碑是其在2019年发布的版本，该版本引入了多光谱热成像数据，极大地扩展了数据集的应用范围。此外，2020年，该数据集与多个研究机构合作，增加了大量标注数据，进一步提升了其在计算机视觉和机器学习领域的应用价值。
当前发展情况
当前，FLIR Thermal Dataset已成为热成像领域的重要参考资源，广泛应用于自动驾驶、工业检测和医疗诊断等多个领域。其不断更新的数据和丰富的标注信息，为研究人员提供了宝贵的实验材料，推动了热成像技术的快速发展和实际应用。
发展历程
- FLIR Thermal Dataset首次发布，旨在为热成像技术的研究和应用提供标准化的数据集。
- 该数据集被广泛应用于计算机视觉和机器学习领域，特别是在热成像目标检测和分类任务中。
- FLIR Thermal Dataset成为热成像研究的重要基准，多个研究团队基于此数据集发表了相关论文。
- 数据集的扩展版本发布，增加了更多的场景和目标类别，进一步丰富了研究资源。
- FLIR Thermal Dataset在自动驾驶和工业检测等领域的应用逐渐增多，推动了相关技术的实际应用。
常用场景
经典使用场景
在红外热成像领域，FLIR Thermal Dataset 被广泛应用于热成像图像的分析与处理。该数据集包含了大量高质量的红外图像，每张图像都附有详细的温度信息和对应的可见光图像。研究者们利用这一数据集进行目标检测、异常检测以及热成像图像的增强与恢复等任务。通过对比红外与可见光图像，研究者能够更准确地识别和定位热源，从而在多个应用场景中实现高效的热成像分析。
实际应用
在实际应用中，FLIR Thermal Dataset 被广泛应用于工业检测、安防监控和医疗诊断等领域。例如，在工业检测中，通过分析红外图像，可以及时发现设备的热异常，预防潜在的故障。在安防监控中，红外热成像技术能够在夜间或低光照条件下提供清晰的监控画面，增强监控系统的可靠性。在医疗诊断中，红外热成像技术可以用于检测皮肤病变和炎症，辅助医生进行早期诊断。
衍生相关工作
基于 FLIR Thermal Dataset，研究者们开发了多种先进的红外图像处理算法和模型。例如，有研究利用该数据集进行深度学习模型的训练，实现了高精度的红外目标检测。此外，还有研究通过对比红外与可见光图像，提出了新的跨模态特征融合方法，显著提升了图像识别的准确性。这些衍生工作不仅丰富了红外热成像领域的研究内容，也为实际应用提供了强有力的技术支持。
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热门数据集
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
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核电厂焊缝射线质量智能评定模型数据
1.对核电厂焊缝射线质量、缺陷进行智能精准识别与评定，为核电厂焊缝射线质量智能评定模型提供训练数据，提高核电厂焊缝射线评定标准的准确性，进一步提升核电厂焊缝射线质量。 2.能够为核电厂焊缝质量控制提供决策依据，通过焊缝质量、缺陷训练数据持续优化模型检测标准，进一步保障核电站设备安全和长期稳定运行。数据收集和处理： 步骤1数据收集：方式一：通过使用数字射线检测设备采集获取原始焊缝图像数据；方式二：通过高分辨率扫描设备对传统射线底片影像数据转化为原始焊缝图像数据。 步骤2数据处理：对收集到的原始焊缝图像数据进行图像预处理，去除图像噪声、矫正图像畸变，统一图像尺寸（将图像的高度（imageHeight）和宽度（imageWidth）统一为3580×780（像素），确保原始焊缝图像数据质量和一致性。 步骤3数据标注：使用图像标注工具对原始焊缝图像数据的Filename(文件名)、Shapes（形状）、imagePath(路径)、imageData（图像数据）、imageHeight（图像高度）、imageWidth（图像宽度）等字段进行数据标注。其中：Filename(文件名)按照image_XXX.json按序号依次标注；Shapes（形状）字段中的label（标签）用于标注缺陷类型，缺陷类型标签包括5个缺陷等级：liewen（裂纹）、qikong（气孔）、jiazha(夹渣)、weironghe（未熔合）、weihantou(未焊透)，points(位置)用于标记缺陷在图像中的位置，通过坐标的形式进行标注，shape_type（形状类型）为用于框选缺陷的形状，在本数据标注过程中均使用rectangle（矩形）框进行框选，在同一个焊缝图像数据中可能存在多个缺陷，在进行数据标注的过程中Shapes（形状）可能包含多个缺陷；imagePath(路径)用于标记生成标注文件的存储位置，存储在图像的同一路径（文件夹）下；imageData（图像数据）为对通过数据收集阶段获取到的原始焊缝图像数据进行标注，按照image_XXX.tiff进行命名存储；对图像高度（imageHeight）和宽度（imageWidth）分别标注为3580和780。通过以上数据标注过程确保为后续模型训练提供高质量的标注数据。 通过使用核电厂焊缝射线质量智能评定模型数据能够构建例如：卷积神经网络（CNN）的自动识别模型，实现核电厂焊缝射线图像缺陷的自动识别并和缺陷类型的标注，辅助人工评定工作，提升检测效率和准确度。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
OpenML-CC18
我们提倡使用经过整理的、全面的机器学习数据集基准测试套件，以标准化的基于 OpenML 的接口和用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包为后盾。我们展示了如何使用标准化的基于 OpenML 的基准测试套件轻松执行全面的基准测试研究以及用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包。 OpenML 基准测试套件的主要显着特点是 (i) 通过标准化数据格式、API 和现有客户端库易于使用； (ii) 关于套件内容的机器可读元信息； (iii) 在线共享结果，实现大规模比较。作为第一个这样的套件，我们提出了 OpenML-CC18，这是一个机器学习基准套件，包含 72 个分类数据集，从 OpenML 上的数千个数据集中精心策划。纳入标准是： * 密集数据集独立观察的分类任务 * 类数 >= 2，每个类至少有 20 个观察和少数类与多数类的比例必须超过 5% * 500 <= 观察数 <= 100000 * one-hot-encoding 后的特征数量 < 5000 * 没有人工数据集 * 没有更大数据集的子集，也没有其他数据集的二值化 * 没有可以通过使用单个特征或使用简单的决策树来完全预测的数据集* 来源或参考可用 如果您使用此基准测试套件，请引用：Bernd Bischl、Giuseppe Casalicchio、Matthias Feurer、Frank Hutter、Michel Lang、Rafael G. Mantovani、Jan N. van Rijn 和 Joaquin Vanschoren。 “OpenML 基准测试套件”arXiv:1708.03731v2 [stats.ML] (2019)。 @article{oml-benchmarking-suites, title={OpenML Benchmarking Suites}, author={Bernd Bischl and Giuseppe Casalicchio and Matthias Feurer and Frank Hutter and Michel Lang and Rafael G. Mantovani and Jan N. van Rijn and Joaquin Vanschoren},年={2019}，日记={arXiv:1708.03731v2 [stat.ML]} }
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1945-2024年度，中国近海台风路径数据集，包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。时间为北京时间。
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