有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
FLIR Thermal Dataset|热成像数据集|计算机视觉数据集
收藏www.flir.com2024-11-01 收录
下载链接：
https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
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。
提供机构：
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。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。
国家青藏高原科学数据中心 收录
UAVDT Dataset
The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.
datasetninja.com 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
PlantVillage
在这个数据集中，39 种不同类别的植物叶子和背景图像可用。包含 61,486 张图像的数据集。我们使用了六种不同的增强技术来增加数据集的大小。这些技术是图像翻转、伽玛校正、噪声注入、PCA 颜色增强、旋转和缩放。
OpenDataLab 收录
AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集，这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶，并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息，总计约6.4亿条记录。
github 收录