Drone-detection-dataset|无人机检测数据集|多模态数据数据集

包含红外、可见光和音频数据的数据集，用于训练和评估无人机检测传感器和系统。数据集包含90个音频片段和650个视频（365个红外和285个可见光），如果从所有视频中提取所有图像，数据集共有203328个带标注的图像。

This dataset comprises infrared, visible light, and audio data, designed for training and evaluating drone detection sensors and systems. It includes 90 audio clips and 650 videos (365 infrared and 285 visible light). If all images are extracted from all videos, the dataset contains a total of 203,328 annotated images.

原始信息汇总

Drone-detection-dataset 概述

数据集内容

• 视频数据: 包含650个视频，其中365个为红外(IR)视频，285个为可见光视频。
• 音频数据: 包含90个音频片段。
• 图像数据: 若从所有视频中提取图像，总计有203,328张标注图像。

数据标签

• 视频标签: 包括飞机、鸟、无人机和直升机。
• 音频标签: 包括无人机、直升机和背景。

数据格式与工具

• 视频描述: 详细信息位于 "Video_dataset_description.xlsx" 文件中。
• 标注格式: 使用Matlab视频标注器进行标注，格式为 .mat。
• 使用指南: 提供 "Create_a_dataset_from_videos_and_labels.m" 文件，包含一些使用说明和示例。

许可与引用

• 许可: 免费下载、使用和编辑。
• 引用: 建议引用以下文献：
  • Svanström F. (2020). Drone Detection and Classification using Machine Learning and Sensor Fusion.
  • Svanström F, Englund C and Alonso-Fernandez F. (2020). Real-Time Drone Detection and Tracking With Visible, Thermal and Acoustic Sensors.
  • Svanström F, Alonso-Fernandez F and Englund C. (2021). A Dataset for Multi-Sensor Drone Detection.

联系方式

• 电子邮件: [e-mail]

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在无人机检测领域，Drone-detection-dataset数据集的构建旨在为无人机检测传感器和系统的训练与评估提供多模态数据支持。该数据集整合了红外（IR）、可见光和音频数据，涵盖了90个音频片段和650个视频文件，其中365个为红外视频，285个为可见光视频。所有视频中的图像提取后，数据集总计包含203,328个标注图像。这些数据通过Matlab视频标注工具进行标注，并以.mat格式存储，确保了数据的高质量和一致性。

特点

Drone-detection-dataset数据集的显著特点在于其多模态数据的融合，包括红外、可见光和音频数据，这为无人机检测提供了全面的感知视角。此外，数据集的标注精细，涵盖了飞机、鸟类、无人机和直升机等多种目标类别，音频部分则标注了无人机、直升机和背景噪音。这种多层次的标注不仅增强了数据集的实用性，也提升了其在复杂环境下的检测能力。

使用方法

使用Drone-detection-dataset数据集时，用户可以直接利用视频文件或结合相应的标注文件进行训练和评估。数据集提供了详细的视频描述文件'Video_dataset_description.xlsx'，以及创建数据集的示例脚本'Create_a_dataset_from_videos_and_labels.m'，这些资源有助于用户快速上手。此外，数据集的开放性和自由使用政策，使得研究人员和开发者能够灵活地进行数据集的扩展和定制，以适应不同的研究需求。

背景与挑战

背景概述

无人机检测数据集（Drone-detection-dataset）是由Svanström F.及其团队在2020年至2021年间创建的，旨在支持无人机检测传感器和系统的训练与评估。该数据集融合了红外（IR）、可见光和音频数据，涵盖了飞机、鸟类、无人机和直升机的视频标签，以及无人机、直升机和背景的音频标签。数据集包含90个音频片段和650个视频，总计203328张标注图像。这一数据集的创建不仅为无人机检测领域的研究提供了丰富的资源，还通过多传感器融合技术推动了实时无人机检测与跟踪的研究进展。

当前挑战

无人机检测数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，数据集需要涵盖多种传感器类型，包括红外、可见光和音频，这要求在数据采集和标注过程中保持高度的协调性和一致性。其次，视频和音频数据的标注工作复杂，涉及多种飞行器类型的区分，如飞机、鸟类、无人机和直升机，这对标注的准确性和一致性提出了高要求。此外，数据集的规模和多样性也带来了存储和处理上的挑战，特别是在处理大量视频和音频数据时，如何高效地提取和标注图像成为关键问题。

常用场景

经典使用场景

在无人机检测领域，Drone-detection-dataset 数据集的经典使用场景主要集中在训练和评估无人机检测传感器及系统。该数据集整合了红外（IR）、可见光和音频数据，为研究人员提供了丰富的多模态信息，从而能够更全面地模拟实际环境中的无人机检测任务。通过这些数据，研究者可以开发和优化基于机器学习的无人机检测算法，提升系统的准确性和鲁棒性。

衍生相关工作

Drone-detection-dataset 数据集的发布催生了多项相关经典工作。例如，Svanström 等人在2020年发表的论文中，利用该数据集进行了无人机检测与分类的研究，提出了基于机器学习和传感器融合的方法。此外，该数据集还被广泛应用于多传感器无人机检测的研究，推动了多模态数据处理技术的发展，为后续研究提供了坚实的基础。

数据集最近研究

最新研究方向

在无人机检测领域，Drone-detection-dataset因其丰富的多模态数据（包括红外、可见光和音频数据）而备受关注。最新研究方向主要集中在利用多传感器融合技术提升无人机检测的准确性和实时性。研究者们通过结合不同传感器的数据，探索如何在复杂环境中有效区分无人机与其他飞行物体，如飞机、鸟类和直升机。此外，该数据集还被用于开发和评估基于机器学习的无人机分类算法，以应对日益增长的无人机监控需求。这些研究不仅推动了无人机检测技术的发展，也为公共安全和隐私保护提供了新的解决方案。