无人机安全巡检数据集无人机小目标检测区域入侵检测小目标人员检测无人机人员小目标监测数据集小目标识别数据集第10236期

人工智能与深度学习实战项目

2025-11-23

导读：无人机安全巡检数据集无人机小目标检测区域入侵检测小目标人员检测无人机人员小目标监测数据集小目标识别图像数据集第10236期

区域入侵检测数据信息梳理

区域入侵检测数据集核心信息表格

信息类别	具体内容
数据集类别	主要涉及目标检测类数据集，包含 “intrusion”（入侵）和 “person”（人员）两个核心检测类别，同时关联多个相似项目数据集，如 “security drone”“intrusion”“security drone intrusion”“potholes-Drone_footage”“aedes total” 等，涵盖安全监测、道路缺陷检测、蚊虫检测等不同方向
数据集数量	主项目 “drone security” 包含 9999 张图像、4 个数据集、12 个模型；相似项目中，“security drone” 有 3907 张图像、12 个模型，“intrusion” 有 7616 张图像，“security drone intrusion” 有 2047 张图像、11 个模型，“potholes-Drone_footage” 有 102 张图像，“aedes total” 有 18502 张图像、2 个模型
数据格式	数据以图像形式为主，配套有基于目标检测的模型文件，模型类型包括 yolov8、yolov8s、yolov11、yolov11n、snap 等主流目标检测模型格式，支持通过 API 调用及本地部署使用，同时提供 BibTeX 格式的引用模板
应用场景	主要应用于无人机安全监测领域，可实现入侵行为检测、人员识别等功能；延伸场景包括道路缺陷（如坑洼）检测、蚊虫（如伊蚊）监测等，适用于安防、交通、公共卫生等行业的计算机视觉任务，如安防监控、道路巡检、公共卫生防疫等

数据数量规模

相关数据集在数量上呈现出多样化且规模不等的特点。主数据集拥有近万张图像，同时配套多个模型，为目标检测任务提供了充足的数据支撑。相似项目中，既有超过万张图像的大型数据集，也有数百张、百余张图像的中小型数据集，不同规模的数据集可满足不同场景下的模型训练需求，无论是需要大量数据进行精准模型训练的场景，还是小范围特定任务的模型开发，都能找到对应的数据源。

数据类别范围

数据类别主要围绕目标检测展开，核心类别聚焦于安全监测相关的入侵和人员识别，直接服务于无人机安全监测的核心需求。此外，还延伸出道路坑洼检测、蚊虫检测等类别，丰富了目标检测的应用范围。这些类别覆盖了安防、交通、公共卫生等多个领域，使得数据集不仅能满足单一的无人机安全监测任务，还能为其他相关领域的计算机视觉项目提供数据支持，提升了数据集的通用性和实用价值。

数据格式特点

数据格式以图像为基础，符合计算机视觉模型训练的常规数据需求，便于模型直接读取和处理。配套的模型格式涵盖了当前主流的目标检测模型类型，这些模型格式具有较好的兼容性，可在不同的开发环境和部署平台上使用，降低了模型应用的技术门槛。同时，提供的 BibTeX 引用模板，规范了数据集的引用方式，方便研究人员在学术研究中正确引用该数据集，提升了数据集在学术领域的可用性和规范性。

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无人机航拍巡检数据集，目标检测数据集及图像识别算法，千行百业深度学习识别数据集，AI人工智能图像感知算法。AI赋能项目 :智慧农业智慧交通智慧工地智慧医疗智慧林业智慧工厂等。____985硕博团队

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人工智能与深度学习实战项目无人机航拍巡检数据集，目标检测数据集及图像识别算法，千行百业深度学习识别数据集，AI人工智能图像感知算法。AI赋能项目 :智慧农业智慧交通智慧工地智慧医疗智慧林业智慧工厂等。____985硕博团队

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