清洗了的红外行人检测数据集，其中包括2921个数据集，数据集的标签格式为YOLO格式，能够直接用于YOLO系列模型的训练。 图像数据 全部相关数据集介绍链接： https://blog.csdn.net/weixin_49824703/article/details/147150512?spm=1001.2014.3001.5502 在当今的人工智能研究领域中，计算机视觉扮演着至关重要的角色，尤其是在物体检测、人脸识别、行人检测等方面。此次分享的“IR4红外光人体检测数据集-YOLO格式-图像数据（2/2）”便是一个专门为红外行人检测设计的数据集，涵盖了2921个经过清洗的数据样本，这对于研究者和开发者来说无疑是一大福音。 这个数据集采用了YOLO（You Only Look Once）格式作为标注形式。YOLO是一种流行的目标检测算法，其模型能够在单次的前向传播中迅速准确地识别图像中的多个对象，这在实时监控和安全防范领域尤为关键。由于YOLO算法的高效性，它已被广泛应用于自动驾驶、视频监控、工业检测等多个领域。 数据集中的每一个图像样本都标记了人体的位置，具体到在图像中所占的区域。这种细致的标签工作使得数据集可以被直接用于YOLO系列模型的训练，从而极大地提升了模型训练的效率。研究者无需从零开始准备数据，可以节省大量的时间和资源，将更多的精力投入到模型的优化和算法的研究上。 值得注意的是，虽然数据集的主要应用场景是红外光人体检测，但它同样适用于更广泛的红外图像处理。红外成像技术在夜间或低照度环境中具有显著优势，能够捕捉到人类肉眼难以辨识的信息，因此在军事侦察、夜视辅助驾驶等领域也有广泛的应用前景。 为了更好地理解数据集的构成和使用方法，数据集提供了一个相关的介绍链接。这个链接详细介绍了数据集的来源、用途以及如何下载和使用这些数据。通过这个链接，用户不仅能够获得数据集本身，还能获取到有关数据集使用方法的指导，这对于那些不熟悉YOLO格式或红外检测技术的研究者来说尤为重要。 这个红外光人体检测数据集是研究者在开发高效、准确的目标检测模型过程中的宝贵资源。通过使用这个数据集，开发者可以训练出在各种环境下都能稳定工作的检测模型，进而推动计算机视觉技术的发展和应用。

清洗了的红外行人检测数据集，其中包括2921个数据集，数据集的标签格式为YOLO格式，能够直接用于YOLO系列模型的训练。 图像数据 全部相关数据集介绍链接： https://blog.csdn.net/weixin_49824703/article/details/147150512?spm=1001.2014.3001.5502 随着计算机视觉技术的发展，红外光行人检测成为了热门的研究领域。红外光由于其在低光照或夜间条件下的优越性能，使得基于红外图像的行人检测技术在安全监控、自动驾驶等应用中具有重要的实用价值。YOLO（You Only Look Once）模型作为当前流行的实时目标检测算法之一，它的高效性和准确性使得其成为诸多领域的首选。此次介绍的IR4红外光人体检测数据集，便是专门为YOLO系列模型训练而设计的。 该数据集包含了2921个红外图像样本，这些样本均经过清洗，去除了不必要的噪声和干扰因素，保证了数据的纯净性和高质量。数据集的标签格式符合YOLO模型的要求，即每个图像文件都配备有一个与之对应的标注文件，文件中用特定的格式记录了图像中行人位置的坐标和类别信息。这使得数据集可以直接用于YOLO模型的训练和验证，极大地提高了研究者的工作效率，缩短了模型开发的周期。 数据集中的每个图像文件均以"IR4_"为前缀，后接具体的序列号，如IR4_20250328_002512.png等，这样的命名方式有助于快速识别和管理大量的图像数据。每个图像文件均对应一个红外场景，通过红外摄像头拍摄得到，图像中的人体在热成像下以特定的颜色或亮度呈现，而背景则相对暗淡，这为行人检测提供了清晰的对比。 在使用该数据集进行模型训练时，研究者首先需要将数据集下载并解压。每个图像文件对应一个标注文件，标注文件中详细记录了图像中所有行人的位置信息。YOLO模型会将这些标注信息作为训练的目标，通过不断地迭代和优化，使模型学会从红外图像中准确地识别出行人。由于YOLO模型具有较高的检测速度和良好的检测精度，因此在实际应用中，使用IR4红外光人体检测数据集训练出的模型能够有效地实现实时行人检测。 此外，数据集还提供了一个相关介绍链接，该链接详细介绍了数据集的来源、格式、使用方法等内容。通过链接中的介绍，研究人员可以更加深入地了解数据集的背景知识，以及如何高效地利用这些数据进行模型训练和性能评估。这对于那些希望在红外行人检测领域取得突破的研究者来说，是一个宝贵的学习资源。 IR4红外光人体检测数据集为机器学习和计算机视觉领域的研究者提供了一个宝贵的资源。它不仅包含了大量的高质量红外图像样本，还提供了与YOLO模型直接兼容的标签格式，极大地便利了模型的训练过程。随着技术的不断进步，此类专用数据集的开发将有助于推动红外行人检测技术的发展，为安全监控、自动驾驶等应用领域提供更加准确可靠的解决方案。

目前许多高等教育院校采用教育机器人进行课堂教学和培养学生的创新能力。本文设计的教育机器人通过红外光电传感器阵列检测路面信息并利用模糊自整定PID算法将采集的路面信息和电机运行数据进行实时处理，实现教育机器人的智能巡航并将机器人的状态显示输出。 教育机器人在现代高等教育中扮演着越来越重要的角色，用于提升学生们的创新能力和实践技能。本文介绍了一种基于红外光电传感器的教育机器人设计，该机器人能够智能巡航，并通过实时处理路面信息和电机运行数据来实现精确的路径跟踪。核心硬件组件采用了STC12C5A60S2单片机，这是一款高性能、低功耗的微控制器，具有强大的抗干扰能力和不可逆加密特性，兼容传统的8051指令集，速度提高了8至12倍。 机器人系统由硬件和软件两大部分构成。硬件部分主要包括STC12C5A60S2单片机、红外光电传感器阵列、电机驱动电路、车速检测模块以及其他辅助电路如数码管显示和蜂鸣器报警。软件部分则涉及路况检测、PID电机控制、输入输出人机交互等功能的实现，支持多种巡航模式和智能循迹。 红外光电传感器阵列是机器人导航的关键，它们能检测路面的黑白差异，通过反射光强度的变化来判断机器人的位置。7组传感器组成的阵列可以提供精确的轨迹偏离信息，使机器人能及时调整行驶方向。电机驱动电路采用L298N芯片，确保了电机稳定高效的运转。此外，车速检测模块通过编码盘和红外接收管来测量车轮转速，从而确定机器人行进速度和距离。 STC12C5A60S2单片机在系统中起着核心作用，它管理所有传感器数据的采集、处理以及执行相应的控制策略。系统软件基于Keil C51编写，采用模块化设计，包括主程序和多个功能子程序，如按键检测、电机控制、速度检测、红外检测等，定时器中断用于定期执行PID控制计算，并结合模糊自整定算法动态调整PID参数，以适应不同路面条件下的控制需求。 整个设计展示了教育机器人的智能性和实用性，不仅能够帮助学生理解控制理论和传感器技术，还能够提供一个实践平台，让学生在实际操作中提升技能。通过这样的项目，高等教育院校能够培养出更具备工程素养和技术创新能力的人才。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

直接串口1发送调试 可测试红外光电传感器功能

通过单片机完成红外光控与声控，内含Proteus仿真与HEX文件

设计了红外光模拟通信实验系统，该系统实现短距离无线传输音频小信号。系统包含3个主要部分，分别为发射终端，接收终端和中继转发节点。经测试，模拟音频信号直接传送距离超过8 m，中继距离亦可达到6 m以上，且信号失真度较小。

Android系统的微型近红外光谱仪开发及在食品质量检测中的应用.pdf

TCRT5000 红外光电传感器 产品说明书

该论文详细描述如何利用红外光进行短距离音频传输