探索远红外行人检测新纪元:SCUT FIR Pedestrian Dataset详解
2024-09-11 19:26:51作者:晏闻田Solitary
在这个快速发展的自动驾驶和智能监控时代,远红外(FIR)图像处理成为了研究的热点。今天,我们将深入探索一个在该领域内极具潜力的开源项目——SCUT FIR Pedestrian Dataset。
项目介绍
SCUT FIR Pedestrian Dataset 是一项开创性的工作,它提供了一个大规模的远红外行人检测数据集,旨在成为这一领域的全新基准。该数据集囊括了约11小时的图像序列,共计超过1百万帧,每秒25帧的记录速度,覆盖了广州不同区域的多样化交通场景,包括市中心、郊区、高速公路和校园。通过驾驶收集的数据,确保了数据的真实性和多样性。针对这些图像,精心标注了211,011帧,标记得到了477,907个边界框,涉及7,659名独特的行人。
项目技术分析
此数据集的构建采用了严格的标准,每一帧都经过仔细的人工标注,保证了注释的质量和准确性。这为算法开发者提供了宝贵的训练和测试资源,特别是对于远红外图像中的行人检测挑战,如低对比度、形态模糊等问题。此外,数据集按照标准的Caltech Pedestrian Dataset格式排列,易于集成到现有的计算机视觉框架中,同时也提供了便捷
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