UAV Delievery 无人机轨迹数据集

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UAV Delievery 数据集包含了无人机在不同速度、高度和风力条件下的轨迹细节。该数据集是使用带有 UAVTrajectory.py 插件的露天交通模拟器 （ATS） 从基于卡车的“在线食品配送平台”创建的。由于无人机的电池限制，使用预处理步骤来选择距离在 5 公里以下的交付。预处理后，数据集由总共 6911 个投放组成，这些投放被模拟并收集在日志文件中。

UAV-Human

下载链接：https://www.cvmart.net/dataSets/detail/1156

UAV-Human是一个用于使用无人机理解人类行为的大型数据集。包含67428个多模态视频序列和119个动作识别对象，22476帧姿态识别，41290帧1144个身份重新识别，22263帧属性识别。该数据集由飞行无人机在多个城市和农村地区进行为期三个月的白天和夜间采集，涵盖了主题、背景、照明、天气、遮挡、相机运动和无人机飞行姿态的广泛多样性。该数据集可用于基于无人机的人类行为理解，包括动作识别、姿态估计、重新识别和属性识别。

EVD4UAV

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VD4UAV 是一个高度敏感的基准数据集，旨在逃避无人机 （UAV） 图像中的车辆检测。该数据集经过专门策划，旨在促进无人机图像中基于对抗补丁的车辆检测攻击的研究。EVD4UAV数据集包含在不同高度捕获的各种图像集，并带有细粒度的注释，使其成为评估物体探测器在对抗条件下性能的强大平台。值得注意的是，该数据集包括大约 3,000 张图像，描绘了冬季场景，其中车辆可能部分或全部被雪覆盖，这给车辆检测算法带来了独特的挑战。

高空地理配准无人机影像（WIldnav UAV Photographs）

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该数据集包含无人机在 120 米高度飞行拍摄的 179 张照片。这些照片是高分辨率地理配准（海拔和经度）正射影像。它最初用于开发基于视觉的无人机定位算法。该数据集可用于训练机器学习模型以进行本地化目的或构建地图。

UAVid

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UAVid是一个高分辨率的无人机语义分割数据集作为补充，带来了新的挑战，包括大规模变异、运动目标识别和时间一致性保持。无人机数据集由 30 个视频序列组成，以倾斜视图捕获 4K 高分辨率图像。总共有 300 张图像被密集标记，用于语义标记任务的 8 个类别。

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