摘要：该数据集面向户外环境中的跌倒、落水和异常事件检测，通过使用仿人假人模拟真实人员在港口区域发生意外的过程，为热成像监控算法提供训练与测试素材。
数据集概述
该数据集面向户外环境中的跌倒、落水和异常事件检测，通过使用仿人假人模拟真实人员在港口区域发生意外的过程，为热成像监控算法提供训练与测试素材。数据采集于丹麦奥尔堡港口，包含假人被抛掷、自然跌落、携带行走及被推入水中等模拟事件，可减少真人参与危险场景采集所带来的安全风险。
数据结构与关键特征
数据集包含22段由热成像摄像机采集的MP4视频，分辨率为384×288，帧率为25帧/秒，采用8位图像格式，重点记录假人落水前、落水过程中及落水后的连续画面。YOLOv5 Data目录下包含mannequin_frames图像帧和mannequin_annotations边界框标注，样本按每隔5帧进行抽取，标注覆盖假人跌落前以及进入水面后的状态；同时提供extract_images.py脚本，可自定义每秒提取的视频帧数量。
应用价值与研究方向
该数据集可用于热成像人体检测、户外跌倒识别、落水事件检测、视频异常行为分析和港口安全监控系统研究，也适合训练及评估YOLO系列目标检测模型。进一步研究可围绕跌倒过程的时序建模、小目标与低分辨率检测、水面热反射干扰抑制、落水前后状态识别、多模态监控融合及边缘设备实时预警等方向展开。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-733
文件大小：8.8M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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