RSC：基于仿生鹰眼的巨柏及雪崩监测数据集（2024）

仿生鹰眼技术以发展成熟的可动仿生眼系统为基础，通过搭载多套视觉系统和高精度标定算法，模仿生物鹰眼的视觉特性，实现宽视距、大范围的生态监测能力。其核心原理在于利用多焦段相机（远焦、中远焦、广角）和远红外热像仪，通过像素级拼接和融合技术，结合两轴高精度云台系统和三轴转动系统，完成从远到近的多维目标清晰观测。设备支持360°连续旋转，具备超远距离立体重建、目标识别与分割、可见光与热成像像素级融合等功能，能够高效获取生态环境的多维数据。
在高精度与实时性方面，相比传统卫星遥感和地面监测设备，仿生鹰眼技术在高分辨率影像获取和实时性方面具有显著优势，尤其是在动态目标监测和快速响应场景中表现突出。
在多维数据融合方面，通过像素级融合技术，仿生鹰眼能够同时获取目标的颜色、温度和深度信息，为生态监测和灾害分析提供更全面的数据支持。
本实验对朗县巨柏及派墨公路多雄拉隧道出口处的雪崩进行精确监测和影像数据采集，由中国科学院青藏高原研究所青藏高原地球系统与资源环境重点实验室区域可持续发展与重大工程支撑中心（RSC）发布，旨在开展生态保护、雪崩动态分析以及精准防灾研究，为区域生态环境评估和道路安全保障提供科学依据。