随着全球对可再生能源需求的不断增长，光伏技术作为其中重要的组成部分，得到了广泛的关注和快速发展。光伏板作为太阳能转换为电能的主要设备，其性能直接影响整个光伏系统的发电效率。然而，在光伏板的实际运行过程中，由于多种因素的影响，如材料老化、环境污染、机械损伤等，可能产生热斑现象。热斑是指在光伏板上由于电流不均匀分布而导致局部温度异常升高的现象。热斑的存在不仅降低了光伏板的能量转换效率，而且长期下去可能会对光伏板造成不可逆的损伤，甚至引起安全隐患。因此，对光伏板的热斑进行及时有效的检测和处理至关重要。 红外热像技术是检测光伏板热斑的一个有效方法。该技术能够通过接收光伏板发出的红外辐射来获取其表面温度分布的情况，从而实现对热斑的直观和准确的诊断。在实际应用中，红外检测设备能够捕捉到由于热斑效应造成的温度异常区域，将温度信息转化为可见的热像图。通过分析这些红外热像图，可以准确地识别出热斑的位置和程度，为后续的维护和修复提供依据。 为了进一步推动光伏板热斑检测技术的发展和应用，相关的研究机构和企业合作开发了多个红外数据集。这些数据集通常包括一系列红外热像图，这些热像图涵盖了不同的光伏板状态，包括正常运行状态、不同类型的热斑状态以及其它异常状态。数据集中的每张红外热像图都是在特定的环境条件下，使用高精度红外相机拍摄得到的，它们可以作为训练和验证算法模型的重要资源。 数据集的构建和使用对于促进光伏板热斑检测技术的研究有着极为重要的作用。研究人员可以通过这些数据集对算法进行训练和测试，不断提高检测的准确率和效率。此外，数据集的共享还能够促进学术界和工业界的合作，加速创新技术的研发和应用。在此基础上，研究人员可以开发出更为智能的热斑检测系统，例如基于机器学习的自动识别系统，从而实现对光伏板状态的实时监控和维护，提高光伏电站的整体运行效率和安全性。 然而，对于非专业人员来说，理解和操作这些红外数据集可能较为复杂。因此，相关工作不仅仅局限于数据集的收集和整理，还包括对数据集进行适当的标注和分类。通过标注工作，可以将数据集中的图像与特定的光伏板状态相对应，便于研究人员快速定位和分析。同时，分类工作有助于将不同条件下的热像图进行分组，使得研究者能够更加方便地根据特定条件筛选数据，进行深入的分析和研究。 光伏板热斑检测红外数据集的构建和应用，是光伏检测领域的一项重要工作。通过这些数据集的广泛使用，可以极大地提高光伏板热斑检测的准确性和效率，为光伏电站的稳定运行和电力系统的安全提供有力保障。随着相关技术的不断完善和创新，未来光伏板的热斑检测将更加智能化和自动化，进而推动整个可再生能源行业的进步和发展。

红外车辆行人检测数据集，几千张带VOC格式和YOLO格式标签的红外数据集

RegDB数据集包含412个身份的8240个图像，其中206个身份用于训练，其余用于测试。每个身份有10个IR和10个RGB图像。

Flir红外数据集，已过滤筛选为3个类别，包括人员，骑车的人，汽车三种类别（person, bicycle, car）,已转为yolo格式，共包含8862张训练集，1366张测试集数据，用于yolo目标检测系列训练，数据清晰，可作为红外检测数据集，自动驾驶等场景的基础数据。数据大小超限制，已放链接，可下载。

KAIST红外数据集，总共34G内容。

红外车辆图像，标注的是Pascal voc格式。使用福禄克tix660拍摄，与可见光图像相比，红外图像往往分辨率低，图像中的目标轮廓信息弱，边缘模糊、对比度较低，使得红外图像中网络能够提取的特征信息少。

红外数据集包含人车自行车等

红外波段行人目标检测

weapon武器目标检测红外数据集

本资源为公开的红外行为识别数据集，数据集主要包括六类：sitting，running，standing， looking-back，walking和lying-down 。包含两个文件夹，训练和测试文件夹，其中训练数据集为 200张每类，测试数据集为80张每类。