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  4098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

中国气象数据

本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据,包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据,可以深入了解气象现象对不同地区的影响,并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。

github 收录

中国高分辨率高质量PM2.5数据集(2000-2023)

ChinaHighPM2.5数据集是中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集(ChinaHighAirPollutants, CHAP)中PM2.5数据集。该数据集利用人工智能技术,使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值,结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至今全国无缝隙地面PM2.5数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.92,均方根误差RMSE为10.76 µg/m3。主要范围为整个中国地区,空间分辨率为1 km,时间分辨率为日、月、年,单位为µg/m3。注意:该数据集持续更新,如需要更多数据,请发邮件联系作者(weijing_rs@163.com; weijing@umd.edu)。 数据文件中包含NC转GeoTiff的四种代码(Python、Matlab、IDL和R语言)nc2geotiff codes。

国家青藏高原科学数据中心 收录

ChinaTravel

ChinaTravel是由南京大学国家重点实验室开发的一个真实世界基准数据集,专门用于评估语言代理在中国旅行规划中的应用。该数据集涵盖了中国10个最受欢迎城市的旅行信息,包括720个航班和5770趟列车,以及3413个景点、4655家餐厅和4124家酒店的详细信息。数据集通过问卷调查收集用户需求,并设计了一个可扩展的领域特定语言来支持自动评估。ChinaTravel旨在解决复杂的真实世界旅行规划问题,特别是在多兴趣点行程安排和用户偏好满足方面,为语言代理在旅行规划中的应用提供了重要的测试平台。

arXiv 收录

Yahoo Finance

Dataset About finance related to stock market

kaggle 收录

Adver-City

Adver-City是由皇后大学计算学院创建的第一个开源多模态协作感知数据集,专注于恶劣天气条件。该数据集包含超过24,000帧和890,000个标注,涵盖110个独特场景,涉及六种不同的天气条件。数据集内容包括来自车辆和路边单元的LiDAR、RGB和语义分割相机、GNSS和IMU数据。创建过程基于CARLA模拟器和OpenCDA框架,场景设计基于真实事故报告,旨在模拟恶劣天气和低能见度条件下的最相关道路配置。该数据集主要用于测试和改进自动驾驶车辆在恶劣天气条件下的感知模型,解决传感器性能下降和物体检测困难的问题。

arXiv 收录