数据集概述
本数据集（TA数据集）专为支持YOLO（You Only Look Once）模型的热异常检测任务而设计，包含约4,432幅热成像图像。数据涵盖多种真实场景，包括受控燃烧、城市热异常、乡村区域及合成热源，旨在模拟现实环境条件及潜在误报源。数据集整合了来自既往测量活动及先进开源数据集（如ADAS、TarDAL M3FD）的图像，以及使用FLIR和Seek系列相机在城乡及野外环境采集的自有数据，为开发鲁棒的热异常检测模型提供多样化环境背景。
文件详解
- 数据集压缩包
- 文件名称：
TA dataset.zip
- 文件格式： ZIP
- 字段映射介绍： 压缩包内包含热成像图像文件及相关数据文件，具体格式包括JPEG（图像）、TXT（标签或元数据）、NPY（NumPy数组格式数据）。图像分辨率范围从160x120到640x512，采集设备涉及FLIR Tau 2、A615、A35、Lepton以及Seek Mosaic等多种热成像相机。
数据来源
Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)、TarDAL M3FD数据集及自有采集数据（使用FLIR和Seek相机）
适用场景
- 热异常检测模型训练与验证: 用于训练和评估YOLO等目标检测模型在热成像图像中识别异常热源（如火灾、设备过热）的性能。
- 多环境适应性研究: 分析模型在不同场景（城市、乡村、野外）下的泛化能力和鲁棒性。
- 误报源分析: 研究合成热源及复杂环境因素对检测算法造成的干扰，优化模型以减少误报。
- 热成像技术应用开发: 支持安防监控、工业检测、森林火情监测等领域的热成像分析与算法开发。
