无人机视角下落水救援检测数据集,利用无人机快速搜索落水者对增加受害者的生存机会至关重要,该数据集共收集12万帧视频图像,涵盖无人机高度从10m-60m高度,检测包括落水者(11万标注量)、流木(9000标注量)、救生圈(10000标注量)、冲浪板(2000标注量)、小船(30000标注量)共5类目标,数据量244GB,支持json,voc,yolo格式文件。
数据集介绍:无人机视角下落水救援检测数据集
项目背景:
落水救援是一项紧急且关键的任务,利用无人机进行快速搜索可以显著增加落水者的生存机会。本数据集旨在提供高质量的标注数据,以支持开发高效的落水救援检测系统。
数据集概述:
- 名称:无人机视角下落水救援检测数据集
- 规模:共收集12万帧视频图像
- 无人机高度:从10米到60米
- 目标类别 :
- 落水者(11万标注量)
- 流木(9000标注量)
- 救生圈(10000标注量)
- 冲浪板(2000标注量)
- 小船(30000标注量)
- 总数据量:244GB
- 支持格式:JSON、VOC、YOLO
数据集特点:
- 多样性:涵盖多种目标类别,包括落水者、流木、救生圈、冲浪板和小船,有助于提高模型的泛化能力。
- 丰富性:包含大量标注数据,特别是落水者标注量达到了11万,为模型训练提供了充足的样本。
- 高度范围广泛:无人机飞行高度从10米到60米,使得数据集能够在不同高度下进行有效检测。
- 格式灵活:支持多种标注格式(JSON、VOC、YOLO),方便不同工具和框架的使用。
数据集用途:
- 目标检测:可用于训练和评估目标检测模型,特别是在无人机视角下的落水救援场景。
- 应急响应:帮助快速识别落水者的位置,提高救援效率。
- 环境适应性:数据集覆盖了不同高度的图像,有助于模型在不同飞行高度下保持良好的检测性能。
标注详情:
- 落水者:11万标注量,涵盖了不同姿态和环境下的落水者图像。
- 流木:9000标注量,用于区分落水者与其他漂浮物。
- 救生圈:10000标注量,用于识别投放的救生设备。
- 冲浪板:2000标注量,帮助模型排除误检的可能性。
- 小船:30000标注量,用于识别可能的救援工具或障碍物。
使用场景:
- 无人机搜救:在海上或湖泊中使用无人机进行快速搜索落水者。
- 救援协调:为救援队伍提供准确的位置信息,加快救援进程。
- 科研与教学:用于研究无人机在应急响应中的应用,以及相关课程的教学。
技术指标:
- 数据量:244GB,适合大型数据处理平台。
- 标注格式:支持JSON、VOC、YOLO等多种格式,方便导入不同的检测框架。
注意事项:
- 数据隐私:在使用过程中,请确保遵守相关法律法规,保护个人隐私。
- 数据预处理:在使用前,建议进行一定的数据预处理,如图像归一化等。