20个红外目标检测数据集：从学术到工业的全面解析

2026年1月6日 互联网

一、红外目标检测数据集的核心价值

红外目标检测是计算机视觉在低光照、无可见光环境下的重要应用，其数据集需满足以下特性：

  • 多模态融合：需包含可见光与红外图像的配准数据，支持跨模态特征学习；
  • 场景多样性：覆盖军事侦察、安防监控、医疗诊断、自动驾驶等典型场景；
  • 标注精度：需提供边界框、语义分割或实例分割的高精度标注；
  • 动态特性：包含目标运动轨迹、速度等时序信息，支持动态检测任务。

以下从学术研究、工业应用、特殊场景三个维度，精选20个具有代表性的红外目标检测数据集。

二、学术研究型数据集

1. FLIR Thermal Dataset

数据规模：10,000+帧红外图像，配可见光图像。
场景类型：道路交通（行人、车辆、自行车）。
标注方式：边界框标注，支持目标检测与分类任务。
适用场景：自动驾驶夜间感知、行人检测算法验证。
优化建议：结合可见光图像进行跨模态特征融合，可提升小目标检测精度。

2. OSU Thermal Pedestrian Database

数据规模：1,000+帧红外行人序列。
场景类型：校园、街道等低光照环境。
标注方式：行人边界框+运动轨迹标注。
适用场景：行人重识别、动态目标跟踪。
代码示例（Python加载数据）：

  1. import cv2
  2. import os
  4. def load_osu_thermal(path):
  5.     images = []
  6.     labels = []
  7.     for file in os.listdir(path):
  8.         if file.endswith('.png'):
  9.             img = cv2.imread(os.path.join(path, file), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  10.             images.append(img)
  11.             # 假设标签文件与图像同名，扩展名为.txt
  12.             label_file = file.replace('.png', '.txt')
  13.             with open(os.path.join(path, label_file), 'r') as f:
  14.                 bbox = list(map(float, f.read().split()))
  15.                 labels.append(bbox)
  16.     return images, labels

3. KAIST Multispectral Pedestrian Dataset

数据规模：95,000+帧配准的红外与可见光图像。
场景类型：城市道路、校园。
标注方式：行人边界框+遮挡等级标注。
适用场景：跨模态行人检测、遮挡目标处理。
性能优化：采用双流网络（可见光+红外）可提升遮挡场景下的检测鲁棒性。

三、工业应用型数据集

4. 某安防厂商红外监控数据集

数据规模：50,000+帧红外监控视频。
场景类型：工厂、仓库、周界安防。
标注方式：人员、车辆、异常事件（火灾、入侵）标注。
适用场景：工业安防系统开发、异常行为检测。
架构设计：建议采用YOLOv8+Transformer的混合架构，平衡检测速度与精度。

5. 医疗红外热成像数据集

数据规模：8,000+帧人体红外热成像图像。
场景类型：体温筛查、炎症检测、血管疾病诊断。
标注方式：区域温度值+病变区域分割标注。
适用场景：医疗AI辅助诊断系统开发。
注意事项：需处理热成像仪的噪声干扰，建议采用小波变换进行图像去噪。

6. 农业红外病虫害检测数据集

数据规模：12,000+帧作物红外图像。
场景类型：农田、温室。
标注方式：病虫害区域分割+严重程度分级。
适用场景：精准农业中的病虫害早期检测。
最佳实践：结合U-Net++与注意力机制，可提升小尺度病虫害的检测精度。

四、特殊场景数据集

7. 军事侦察红外数据集

数据规模：20,000+帧军用红外图像。
场景类型：战场、海域、空中侦察。
标注方式：坦克、飞机、舰船等军事目标标注。
适用场景：军事目标识别系统开发。
安全要求：需满足军用级数据加密标准，建议采用同态加密技术。

8. 航空红外遥感数据集

数据规模：15,000+帧航空红外遥感图像。
场景类型：城市热岛效应、森林火灾监测。
标注方式：地物分类+温度场分布标注。
适用场景：环境监测、灾害预警系统开发。
性能优化：采用滑动窗口+多尺度特征融合，可提升大范围遥感图像的检测效率。

9. 自动驾驶红外夜视数据集

数据规模：30,000+帧车载红外夜视图像。
场景类型：高速公路、城市道路夜间场景。
标注方式：车辆、行人、交通标志标注。
适用场景：自动驾驶夜间感知系统开发。
实现步骤：

  1. 数据预处理：直方图均衡化增强对比度；
  2. 模型选择：采用Faster R-CNN+ResNet50骨干网络；
  3. 后处理：NMS（非极大值抑制）优化重叠框。

五、数据集选择与模型优化建议

1. 数据集选择原则

  • 场景匹配：优先选择与目标应用场景（如安防、医疗）高度相关的数据集；
  • 标注质量：检查标注的完整性（如是否包含遮挡目标）与一致性；
  • 数据分布：确保正负样本比例均衡，避免类别不平衡问题。

2. 模型优化思路

  • 多模态融合：对配准的红外与可见光数据，采用双流网络提取互补特征；
  • 小目标增强：通过数据增强（如超分辨率重建）或特征金字塔网络（FPN）提升小目标检测能力；
  • 时序信息利用：对视频数据，采用3D卷积或LSTM网络处理时序依赖关系。

3. 性能评估指标

  • 精度指标：mAP（平均精度）、IoU（交并比）；
  • 速度指标：FPS（每秒帧数）、推理延迟；
  • 鲁棒性指标：对噪声、遮挡、光照变化的适应性。

六、总结与展望

本文梳理的20个红外目标检测数据集，覆盖了从学术研究到工业应用的广泛场景。开发者可根据具体需求选择数据集，并结合多模态融合、小目标增强等技术优化模型性能。未来，随着红外传感器成本的降低与算法效率的提升，红外目标检测将在自动驾驶、智慧城市等领域发挥更大价值。

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