PDIWS: Thermal Imaging Dataset for Person Detection in Intrusion Warning Systems

要約

この論文では、侵入警報システム (PDIWS) における人物検出のための合成熱画像データセットを紹介します。
データセットは、2000 枚の画像を含むトレーニング セットと 500 枚の画像を含むテスト セットで構成されます。
各画像は、修正ポアソン画像編集手法を用いて被写体（侵入者）と背景を合成して合成されています。
合計 50 の異なる背景と約 1000 の被写体があり、人間の 5 つのポーズ (這う、這う、かがむ、よじ登るなど) に応じて 5 つのクラスに分類されます。
最初の 4 つのポーズが検出された場合、侵入者の存在が確認されます。
このデータセットには高度な物体検出アルゴリズムが実装されており、比較的満足のいく結果が得られ、IoU 0.5 と 0.75 に対して最高 mAP 値はそれぞれ 95.5% と 90.9% でした。
このデータセットは、研究目的で https://github.com/thuan-researcher/Intruder-Thermal-Dataset でオンラインで自由に公開されています。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a synthetic thermal imaging dataset for Person Detection in Intrusion Warning Systems (PDIWS). The dataset consists of a training set with 2000 images and a test set with 500 images. Each image is synthesized by compounding a subject (intruder) with a background using the modified Poisson image editing method. There are a total of 50 different backgrounds and nearly 1000 subjects divided into five classes according to five human poses: creeping, crawling, stooping, climbing and other. The presence of the intruder will be confirmed if the first four poses are detected. Advanced object detection algorithms have been implemented with this dataset and give relatively satisfactory results, with the highest mAP values of 95.5% and 90.9% for IoU of 0.5 and 0.75 respectively. The dataset is freely published online for research purposes at https://github.com/thuan-researcher/Intruder-Thermal-Dataset.

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