five

Manishsahu53/IIT-Banaras-Hindu-University-Varanasi-Drone-Photos|无人机图像数据集|地理信息数据集

收藏
hugging_face2024-07-01 更新2024-07-06 收录
无人机图像
地理信息
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/Manishsahu53/IIT-Banaras-Hindu-University-Varanasi-Drone-Photos
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含无人机拍摄的印度瓦拉纳西巴纳拉斯印度大学校园的图像。数据集大小在1千到1万之间。

This dataset contains drone images of the Banaras Hindu University campus in Varanasi, India. The dataset size ranges between 1K and 10K.
提供机构:
Manishsahu53
原始信息汇总

数据集概述

基本信息

  • 数据集名称: Drone Images of Banaras Hindu University, Varanasi, India Campus
  • 许可证: Apache 2.0
  • 标签:
    • Images
    • Drone
    • India
    • IIT
    • Banaras
    • Varanasi
    • DJI

数据集描述

  • 数据类型: 图像
  • 拍摄地点: Banaras Hindu University, Varanasi, India Campus
  • 拍摄方式: 无人机
  • 设备品牌: DJI

数据规模

  • 图像数量: 1K<n<10K
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
该数据集精心收集了印度瓦拉纳西的巴纳拉斯印度教大学校园的无人机照片,通过先进的无人机技术,捕捉了校园内多个视角的高清图像。这些图像不仅涵盖了校园的主要建筑和景观,还记录了不同时间和天气条件下的校园风貌,为研究者提供了丰富的视觉数据。
使用方法
该数据集适用于多种研究领域,包括但不限于城市规划、环境监测和文化遗产保护。研究者可以通过分析这些图像,评估校园的绿化情况、建筑物的维护状态以及环境变化对校园的影响。此外,这些图像还可用于开发和测试图像识别和分类算法。
背景与挑战
背景概述
无人机技术在地理信息系统(GIS)和环境监测领域的应用日益广泛,特别是在印度,其文化遗产和城市规划的复杂性为无人机数据集的开发提供了独特的机会。Manishsahu53/IIT-Banaras-Hindu-University-Varanasi-Drone-Photos数据集由印度IIT Banaras Hindu University的研究团队创建,专注于收集Varanasi校区的无人机图像。该数据集的创建旨在通过高分辨率图像捕捉校园的复杂结构和文化遗产,为城市规划、文化遗产保护和环境监测提供数据支持。其发布时间虽未明确,但可以推测是在无人机技术成熟且广泛应用的近几年内。
当前挑战
该数据集在构建过程中面临多重挑战。首先,无人机图像的获取需克服Varanasi校区复杂的地形和建筑结构,确保图像的完整性和准确性。其次,数据集的标注和分类需处理大量文化遗产和自然景观的多样性,这对图像识别算法提出了高要求。此外,数据集的隐私和安全问题也不容忽视,特别是在涉及文化遗产和教育机构时,需确保数据使用的合规性。最后,数据集的规模和多样性需平衡,以确保其在实际应用中的有效性和广泛适用性。
常用场景
经典使用场景
在无人机摄影领域,Manishsahu53/IIT-Banaras-Hindu-University-Varanasi-Drone-Photos数据集以其独特的视角和丰富的图像内容,成为研究无人机图像处理和计算机视觉的经典资源。该数据集收录了印度瓦拉纳西的巴纳拉斯印度教大学校园的无人机照片,为研究人员提供了宝贵的地理信息和建筑结构数据。通过这些图像,学者们可以深入探讨无人机在城市规划、文化遗产保护和环境监测中的应用潜力。
解决学术问题
该数据集在学术研究中解决了多个关键问题,特别是在地理信息系统(GIS)和计算机视觉领域。首先,它为无人机图像的自动标注和分类提供了丰富的训练数据,有助于提高图像识别算法的准确性和鲁棒性。其次,通过分析这些图像,研究人员可以更精确地绘制校园的三维模型,这对于建筑学和城市规划研究具有重要意义。此外,该数据集还为文化遗产保护提供了新的视角,帮助学者们更好地理解和记录历史建筑的现状。
实际应用
在实际应用中,Manishsahu53/IIT-Banaras-Hindu-University-Varanasi-Drone-Photos数据集展示了无人机技术在多个领域的广泛应用。例如,在城市规划中,这些图像可以用于评估建筑物的结构完整性和规划新的基础设施。在文化遗产保护方面,无人机拍摄的高清图像有助于记录和监测历史建筑的状况,防止自然和人为因素造成的损害。此外,该数据集还可用于环境监测,通过分析植被覆盖和土地利用变化,为环境保护提供科学依据。
数据集最近研究
最新研究方向
在无人机摄影技术的迅猛发展背景下,Manishsahu53/IIT-Banaras-Hindu-University-Varanasi-Drone-Photos数据集聚焦于印度瓦拉纳西的巴纳拉斯印度教大学校园的无人机图像,为研究者提供了丰富的视觉数据资源。该数据集的前沿研究方向主要集中在利用深度学习技术进行高精度地理信息系统(GIS)的构建与更新,以及通过图像分析技术实现校园环境的智能监控与管理。此外,该数据集还为文化遗产保护领域的研究提供了新的视角,通过无人机图像的高分辨率捕捉,可以更准确地记录和分析历史建筑的现状与变化,从而为文化遗产的数字化保护提供有力支持。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

海天瑞声-超大规模中文多领域高质量多轮对话语料库

这是一个符合中国人表达习惯的自然对话数据集,共计约1,0000,000轮,上亿级token,包含正式&非正式风格对话,使用偏口语化自然表达。覆盖工作、生活、校园等场景,及金融、教育、娱乐、体育、汽车、科技等领域。在数据集构成上,DOTS-NLP-216包含了对真实场景的对话采集,及高度还原真实场景的模拟对话这两种方式,兼顾分布的代表性、多样性和样本规模。

魔搭社区 收录

限额以上批发业法人企业

限额以上批发业法人企业,包含按登记注册类型分、按国民经济行业分(2017)的限额以上批发业法人企业个数、从业人数、购进总额、销售总额、年末库存额等信息。

贵州省公共数据授权运营-公共数据开放平台 收录

学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)

学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。

arXiv 收录

YOLO Drone Detection Dataset

为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。

github 收录

HazyDet

HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。

arXiv 收录