最经典无人机数据集在现代科技的浪潮中，无人机技术就像一颗闪亮的星星，吸引了全球的目光。它们不仅在物流、农业、环境监

在现代科技的浪潮中，无人机技术就像一颗闪亮的星星，吸引了全球的目光。它们不仅在物流、农业、环境监测和灾害救援等领域大显身手，还为商业世界带来了无限可能。然而，随着无人机的数量不断增加，如何有效地管理和利用这些飞行器，成了一个让人头疼的问题。

想象一下，无人机在农田里精准施肥，或者在城市上空快速配送包裹，这些场景不仅提高了工作效率，还为新的商业模式打开了大门。但这些复杂的操作和多样化的应用，也对数据管理和分析提出了更高的要求。

现在，研究的重点在于让无人机变得更智能、更自主。通过大数据和人工智能技术，无人机可以自主飞行、规划任务，甚至实时监控自己的状态。这听起来很酷，但要做到这一点，我们需要大量的飞行数据，并且要对这些数据进行深入分析，以优化飞行路径，确保任务的准确性和安全性。

此外，无人机在城市空域的运行、隐私保护和空域安全等方面也面临着新的挑战。这些问题都需要通过数据驱动的研究来解决。

数据集：UAV123

发布时间： 2016年
链接地址：UAV123|计算机视觉数据集|对象跟踪数据集
数据集介绍： UAV123数据集包含123个视频序列，主要用于无人机视角下的目标跟踪研究。数据集涵盖了多种场景和目标类型，包括行人、车辆和其他动态物体。每个视频序列都标注了目标的位置和运动轨迹，适用于开发和评估目标跟踪算法。

发布时间： 2018
链接地址：VisDrone|计算机视觉数据集|无人机视觉数据集
数据集介绍：VisDrone 是一个大规模基准测试，为各种重要的计算机视觉任务提供了精心标注的真值，以使视觉技术适应无人机。VisDrone2019 数据集由中国天津大学机器学习与数据挖掘实验室的 AISKYEYE 团队收集。该基准数据集由 288 个视频剪辑组成，包含 261,908 帧和 10,209 张静态图像，由各种无人机搭载的摄像机拍摄，涵盖了包括地点（拍摄于中国相隔数千公里的 14 个不同城市）、环境（城市和乡村）、对象（行人、车辆、自行车等）以及密度（稀疏和拥挤场景）在内的广泛方面。请注意，该数据集是使用各种无人机平台（即，不同型号的无人机）在不同场景下，以及在各种天气和光照条件下收集的。这些帧被手动标注了超过 260 万个目标的边界框，这些目标是经常感兴趣的对象，如行人、汽车、自行车等。

发布时间： 2018年
链接地址：DOTA|航空图像目标检测数据集|地球视觉数据集
数据集介绍： DOTA是由武汉大学创建的大规模航空图像目标检测数据集，包含2806张约4000×4000像素的图像，涵盖了15种常见目标类别，总计188,282个实例。数据集通过众包方式收集，由航空图像解释专家进行详细标注，每个实例使用任意（8自由度）四边形进行标记。DOTA旨在推动地球视觉（地球观测与遥感）中的目标检测研究，特别适用于解决航空图像中目标的尺度、方向和形状变化巨大的问题。

更新时间： 2021年
链接地址：DroneDeploy|无人机数据集|遥感影像分割数据集
数据集介绍： DroneDeploy数据集主要包含无人机拍摄的图像和相关地理信息数据。这些数据通常用于无人机测绘、农业监测、建筑检查等领域。数据集可能包括高分辨率图像、3D点云数据、地理坐标信息等。

发布时间： 2018年
链接地址：UAVid|无人机图像分析数据集|语义分割数据集
数据集内容： UAVDT数据集由中国科学院大学等机构创建，包含约80,000帧从10小时无人机拍摄视频中精选的图像，覆盖多种复杂城市环境。数据集主要关注车辆目标，每帧均标注了边界框及多达14种属性，如天气条件、飞行高度、相机视角等。该数据集旨在推动无人机视觉技术在不受限制场景下的研究，解决高密度、小目标、相机运动等挑战，适用于物体检测、单目标跟踪和多目标跟踪等基础视觉任务。

发布时间： 2019年
链接地址：AU-AIR|无人机数据集|视觉识别数据集
数据集介绍： AU-AIR数据集是一个用于无人机视觉应用的多模态数据集，包含RGB图像、深度图像、光流、语义分割、实例分割和物体检测等多种数据类型。该数据集主要用于研究无人机在复杂环境中的视觉感知和导航任务。

发布时间： 2018年
链接地址：UAVid|无人机数据集|语义分割数据集
数据集介绍： UAVid数据集是一个用于无人机视频分析的数据集，包含从无人机拍摄的高分辨率视频片段。该数据集主要用于研究视频中的目标检测、跟踪和场景理解等任务。数据集包含了多种场景，如城市、乡村和自然环境，以及多种天气条件下的视频数据。

发布时间： 2021
链接地址：Drone vs Bird (Drone vs Bird Detection Challenge)|无人机检测数据集|视频分析数据集
数据集介绍：对于 2021 年的无人机与鸟类检测挑战赛，已经提供了 77 个不同的视频序列作为训练数据。这些视频序列来自挑战赛的前一版本，由 SafeShore 项目、Fraunhofer IOSB 研究所和 ALADDIN2 项目使用 MPEG4 编码的静态摄像机收集。平均来说，视频序列包含 1,384 帧，而每一帧包含 1.12 个标注的无人机。视频序列使用静态摄像机和移动摄像机录制，分辨率在 720×576 到 3840×2160 像素之间变化。在数据集中总共存在 8 种不同类型的无人机，即 3 种固定翼无人机和 5 种旋转翼无人机。对于每个视频，都提供了一个单独的标注文件，其中包含了无人机进入场景的帧编号和边界框（表示为 [topx topy width height]）。目的帮助研究人员开发和测试能够准确区分这两种飞行物体的算法。

发布时间： 2021年
链接地址：UAV-Human 行为识别数据集|行为识别数据集|计算机视觉数据集
数据集介绍： UAV-Human数据集是一个用于无人机视角下人体行为识别的数据集。该数据集包含了从无人机视角拍摄的多视角视频，涵盖了多种人体行为，如行走、跑步、跳跃等。数据集还包括了人体关键点标注，用于行为分析和识别任务。