Infrared and Black and White Image Dataset|人体检测数据集|计算机视觉数据集

该数据集包含3655对红外和黑白图像，用于人体检测。数据集通过融合不同摄像头的图像生成，特别适用于基于YOLO的人体检测研究。

This dataset comprises 3,655 pairs of infrared and grayscale images, specifically curated for human detection research. It is generated by fusing images from various cameras, making it particularly suitable for studies on human detection based on YOLO (You Only Look Once).

原始信息汇总

数据集概述

数据集内容

• Dataset.zip: 包含3655对红外（IR）和黑白（B&W）图像。
• Dataset_100_sample.zip: 包含100对红外（IR）和黑白（B&W）图像，作为样本。

数据集用途

该数据集是通过检测和标注方法创建的，用于展示和研究红外与黑白图像的融合效果。

数据集存储位置

数据集文件位于项目仓库的根目录下。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建基于嵌入式系统项目，旨在开发一种基于STM32微控制器的热扫描仪原型。通过融合来自视觉相机和热成像相机的图像，利用OpenCV库实现实时可视化。此外，数据集通过YOLO算法在黑白帧上进行人体检测，自动标注红外图像，从而生成包含3655对红外与黑白图像的数据集。

特点

该数据集的特点在于其独特的双模态图像结构，每对图像均由红外图像和对应的黑白图像组成。这种结构为研究多模态图像融合、目标检测等任务提供了丰富的数据支持。数据集中的图像通过高精度的硬件设备（如Lepton Flir v2.0红外相机和Himax HM01B0视觉相机）采集，确保了数据的质量和多样性。

使用方法

该数据集的使用方法较为灵活，用户可通过解压`Dataset.zip`文件获取完整的3655对图像，或通过`Dataset_100_sample.zip`获取100对样本图像。数据集适用于多模态图像处理、目标检测、红外图像分析等领域的研究。用户可利用Python脚本进行实时视频流处理、目标检测及标注，或基于STM32代码进行硬件级别的图像采集与处理。

背景与挑战

背景概述

Infrared and Black and White Image Dataset是由特伦托大学嵌入式系统项目课程开发的一个数据集，旨在通过融合视觉和热成像图像来构建一个热成像扫描仪原型。该数据集的核心研究问题在于如何有效地结合红外图像和黑白图像，以实现更精确的人体检测。数据集创建于2021年，主要研究人员包括Alessandro Avi等，相关研究成果已在ICCV 2021 Workshop上发表。该数据集不仅推动了热成像技术在嵌入式系统中的应用，还为红外图像与视觉图像的融合提供了新的研究视角。

当前挑战

该数据集面临的主要挑战包括两个方面：首先，在领域问题方面，红外图像与黑白图像的融合需要解决图像对齐、分辨率差异以及噪声干扰等问题，以确保检测的准确性。其次，在数据集构建过程中，研究人员需要克服硬件设备的限制，如STM32微控制器的计算能力和存储容量，同时还需开发高效的自动标注工具，以应对大规模数据的处理需求。这些挑战不仅考验了研究团队的技术能力，也为未来相关领域的研究提供了宝贵的经验。

常用场景

经典使用场景

在嵌入式系统和计算机视觉领域，Infrared and Black and White Image Dataset数据集被广泛应用于热成像与黑白图像的融合研究。通过结合STM32微控制器和OpenCV库，该数据集支持实时视频流的捕获与处理，为研究人员提供了丰富的实验数据。特别是在人体检测和自动标注任务中，该数据集通过YOLO算法实现了高效的目标识别，为多模态图像处理提供了坚实的基础。

解决学术问题

该数据集解决了多模态图像融合中的关键问题，特别是在热成像与可见光图像的同步处理方面。通过提供成对的红外与黑白图像，研究人员能够深入探索图像对齐、特征提取和目标检测等核心算法。此外，自动标注功能显著减少了人工标注的工作量，为深度学习模型的训练提供了高质量的标注数据，推动了计算机视觉领域的技术进步。

衍生相关工作

基于该数据集，许多经典研究工作得以展开。例如，研究人员利用该数据集开发了基于YOLO的人体检测算法，并将其应用于智能安防系统中。此外，该数据集还启发了多模态图像融合算法的研究，推动了嵌入式系统与计算机视觉的交叉领域发展。相关成果已在ICCV等顶级会议上发表，为学术界和工业界提供了重要的参考价值。