目标检测数据集第072期-基于yolo标注格式的道路车辆热红外检测数据集(含免费分享)

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超实用道路车辆热红外检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

2、数据详情

总体统计

子集统计

目录与格式

标注内容与场景覆盖

3、应用场景

4、使用申明

目标检测数据集第072期-基于yolo标注格式的道路车辆热红外检测数据集(含免费分享)

超实用道路车辆热红外检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

夜间交通场景中，可见光成像易受光线不足、眩光等因素影响，导致车辆检测精度大幅下降。而热红外成像技术通过捕捉物体的热辐射信息，能够在完全无光、复杂光照的夜间环境下清晰呈现车辆目标，成为夜间智能交通检测的关键技术突破口。

为了推动夜间车辆检测算法的研发与实用化，这份道路车辆热红外 YOLO 格式数据集应运而生。它旨在为算法开发者提供标准化、多场景的训练和验证数据，助力实现夜间车辆的高精度、高实时性检测，进而赋能智能交通管理、自动驾驶等领域的夜间场景应用。

2、数据详情

总体统计

该数据集包含1533 张图像文件，均为 JPG 格式；标签文件总数为 1534 个，图像与标签比例为 1533:1534。

子集统计

数据集按 ** 训练集（Train）和验证集（Val）** 以约 8:2 的比例划分，结构清晰且合理：

• 训练集：包含 1226 张 JPG 图像，对应 1226 个标签文件，总文件数 2452，为模型学习车辆热红外特征提供了充足样本。• 验证集：包含 307 张 JPG 图像，对应 307 个标签文件，总文件数 614，可用于客观评估模型在 unseen 夜间交通场景下的泛化能力。

目录与格式

数据集采用模块化目录设计，便于算法开发流程中对数据的高效管理：

• 图像文件：集中存储于images/train和images/valid目录，按子集分类，方便训练时的批量读取。• 标签文件：采用YOLO 格式的 txt 文件，存储于labels/train和labels/valid目录，与图像文件一一对应。这种格式直接适配 YOLO 系列目标检测算法的输入要求，无需额外格式转换，降低了算法开发的技术门槛。

标注内容与场景覆盖

数据集中的标注目标为 “车辆”，从样例热红外图像可见，标注团队针对车辆的多场景、多距离、多姿态夜间交通场景进行了充分采集与标注：

• 场景维度：覆盖了城市道路、隧道、高架桥等多种夜间交通场景；• 距离维度：包含了远、中、近不同距离下的车辆目标；• 姿态维度：涵盖了车辆直行、转弯、停靠等不同行驶状态。

每个车辆目标都被精准的标注框框选，且标注框的位置、大小与车辆实际热红外轮廓高度契合，为模型学习车辆的热辐射特征提供了准确的监督信号。

目标检测数据集第072期-基于yolo标注格式的道路车辆热红外检测数据集(含免费分享)

3、应用场景

• 智能交通管理：在城市交通管理系统中，基于该数据集训练的 YOLO 模型可集成到热红外检测设备中，实现夜间道路车辆的实时监测，包括车流量统计、违章车辆识别（如违规停靠、超速等），为交通调度、违章执法提供数据支持，提升夜间交通管理的效率与精准度。• 自动驾驶辅助：自动驾驶系统在夜间行驶时，可借助该模型对热红外图像中的车辆进行快速检测，及时感知周围车辆的位置、运动状态，辅助自动驾驶决策，提升夜间自动驾驶的安全性与可靠性。• 科研算法创新：科研人员可基于该数据集开展多方向研究，如探索轻量级 YOLO 模型以适配车载端侧设备、研究跨模态融合算法（结合可见光与热红外）以进一步提升检测性能、优化模型在极端夜间天气（如雾、雨）下的鲁棒性等，推动夜间车辆检测乃至智能交通领域的技术进步。• 安防监控应用：在夜间安防监控场景中，该模型可用于对特定区域内车辆的检测与追踪，及时发现异常车辆活动，为夜间安防预警提供技术支撑，强化区域夜间安防能力。