电厂远程损伤检测图像数据集（大型与小型太阳能电池板+红外热图+风力涡轮机缺陷图像）-无人机图像与VOC标签，可用于目标检测、图像识别等人工智能领域，实现缺陷的自动化检测。

红外热图像处理matlab代码，内含多种处理方法。

内含太阳能光伏电池板红外图像与温度、风速、照度等环境数据，光伏系统的热表征数据集，主要用于识别蜗牛踪迹和热点故障。可用于电气工程专业与人工智能、深度学习、机器学习相关领域研究。

摘要 ：为了解决光照变化对疲劳检测系统造成的识 别准确性不 高的问题 ，提 出了一 种近红外环境下 判断人眼状态 的方 法，即针对红 外光补 图像的人眼状态判断 ；首先 ，利用 Ada boost算法进行人 眼区域定位 ，在 网格法标记人眼瞳孔部分 的基础上 ，采用 Re t i nex算法对 红外 图像进行增强 ；接着 ，结合 “亮瞳效应”特性 ，X ~-值化以及边缘检测后的红外图像分别进行 网格法闭合度计算 ，得 到人眼 闭合度 大小 ；最后 ，根据闭合度计算结果设定双 阈值并结合 PERCLOS准则来判断人眼特征状态 ；另外 ，在 DM642硬件平台上进行疲 劳检测试 验 ，实验结果表明 ，该方法 的人眼状态识别率达到 了 90 以上 ，且平均每秒能处 理 21帧图片 ；证 明了该 方法不仅 能有效解决 光照变化 带来 的问题 ，而且满足疲劳状态检测系统的快速性 、准确性和有效性等要求。

线列红外推扫探测器扫描帧率低,存在带状噪声,为此,提出一种基于Robinson-Guard滤波器和像素聚拢度的小目标检测方法。在红外图像上均匀布置采样窗口,令采样窗口根据图像亮度梯度聚集到高亮区域。融合红外图像的目标能量信息、局域对比度、目标像素聚拢度等多种特征,将采样窗口的加权叠加作为目标概率图。使用全局阈值分割获取目标,最终实现红外小目标的检测。实验结果表明,该算法可以检测中小尺寸的红外目标,且有效对抗探测器带来的带状噪声。

基于多特征的红外图像超分辨率重建，杨晓敏，韦帅方，在超分辨率研究过程中，人们发现图像块的特征提取是决定超分辨率重建质量的重要环节。图像特征直接表达图像块的结构信息。传统的

红外热像仪产生的彩色红外图像经常遇到对比度低、噪声、边缘模糊等问题。 针对这些问题，我们提出了一种新的基于重力和侧向抑制网络的图像增强算法

构建了一个基于FPGA的图像存储与回放系统，该系统能够记录红外热像仪输出的数字视频信号，回放时以原格式输出，同时还输出标准PAL格式的电视信号。介绍系统硬件设计及FPGA内部各模块的逻辑功能，并论述设计中的几个关键点。

红外飞机小目标数据集，共22个data文件夹，每个data文件夹都有标注，不需要自己再做标注。可用于深度学习中红外飞机小目标检测使用，包括天空背景、地面背景、多架飞机、飞机远离、飞机靠近等多种情况。 此处为data2，其他数据集可查看本人其他发布。

文件汇集了国内所有的图像拼接参考论文