近年来，红外探测技术发展迅猛，非接触式以及被动探测的特点使其成为军事侦察和民用探测领域的研究热点，受到世界各国的广泛关注。红外探测技术在军事领域的预警系统、空防系统、海防系统已经有着广泛的应用，并逐渐向民用领域的医疗成像、交通管理、自动驾驶等领域发展。红外探测作为红外精确制导、预警、视频监控、搜索跟踪等领域的一项重要技术，受到了广泛的关注，对其研究具有十分重要的意义。如何对红外小目标进行检测是红外探测领域的技术难点与研究热点。一般情况下，红外目标体积较小，在图像中占据少量像素，表现出少数明显的特征，容易淹没在背景杂波中。虽然大多数目标比背景更亮，但在原始红外图像中目标和背景之间的对比度非常低。此外，由于红外图像中传感器噪声和自然因素的影响，通常会出现许多像素大小的噪声，这些噪声与高亮度目标相似。红外热图像低信噪比、纹理特征少、低分辨率等特点使得红外目标检测更加困难。目前的红外小目标检测方法的稳健性、鲁棒性、实时性还不能完全满足不同应用场景的需求，因此红外小目标检测技术仍是当前研究的重点与难点。

针对这一问题，我们创建了一个新的红外航拍人车目标识别数据库，该数据库通过搭载有专业红外摄像云台的无人机对多种不同场景下的人车目标进行拍摄，获得了大量监控俯视角度的下的红外图像数据，其中无人机进行拍摄时的飞行高度大约高于地面10-15米，采集到的数据大多是红外小目标，在监控范围上具有更广泛的监控视角，优于普通的安防场景下的仪器布设。在不同的视角高度我们使用了云台固有的640*512 分辨率采集了一万多张红外图像，然后标注了图像中出现的行人、小汽车、公交车、自行车、骑自行车的人、卡车六类红外目标。该数据库将其主要用于真实世界红外安防领域的小目标检测识别技术研究，使得红外小目标识别技术能够进一步发展，从而推动红外技术在各行业领域的应用与发展。

我们研究的目的是建立一个真实的航拍场景下的红外小目标检测数据库，在真实场景下验证红外目标检测算法的实际应用效果。该数据库记录包含了多个不同场景下、不同时段的路口或马路上、公司门口、小区、沙滩上的行人、小汽车、公交车、自行车、骑自行车、卡车目标，共计一万两千张图片。数据库使用person、car 、bus 、cyclist、bike、truck分别作为行人、小汽车、公交车、骑自行车的人、自行车、卡车的标签，使用矩形框对其中的目标进行标注，以图片的左上角为坐标原点[0,0],使用[x1,y1,x2,y2]的形式记录矩形框的位置，x1表示矩形框的左上角横坐标，y1表示矩形框的左上角纵坐标，x2表示矩形框的右下角横坐标，y2表示矩形框的右下角纵坐标。所有标签信息以xml文件的形式进行保存。

研究者

这项研究的研究者是：

刘晴( qing.liu@raysense.com )

徐召飞( zfxu@raysense.com )

王水根( shuigen.wang@raysense.com )

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