随着红外成像技术的应用与推广，越来越多的红外技术用于智能安防与交通领域。在安防领域中，通过红外镜头对周边环境进行监测，是实现24小时全面监控的重要手段。由于红外图像对比度低、细节少等特点，使得其相对于普通的可见光图像缺少更多的信息，增加了在红外图像上进行目标检测的难度，对红外图像中的人和车辆进行较为精准的检测识别是目前要解决的重点技术难题。

针对这一问题，我们创建了一个新的红外安防人车目标识别数据库，该数据库通过在不同时间段内采用红外成像摄像头对着路口进行拍摄，获得了大量监控俯视角度的真实安防场景下的红外图像数据，其中摄像头的布置高度均高于地面5米，与真实的安防场景中的仪器布设角度基本一致。在不同的视角高度我们使用了不同的设备采集了三种不同分辨率（384*288 、640*512 、704*576）红外图像，然后标注了图像中出现的人、车及非机动车三类目标。该数据库将其主要用于真实世界红外安防领域的目标检测识别技术研究，使得红外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安防场景下的红外目标检测数据库，在真实场景下验证红外安防算法的实际应用效果。该数据库记录包含了九个不同场景下、不同时段的路口或马路上的行人、车辆和非机动车目标，共计两千张图片。数据库使用vehicle、person、NonMotorVehicle分作为人、车和非机动车的标签，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 )

金荣璐

王水根( shuigen.wang@raysense.com )

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