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15M原创声明本数据集为整理作品