空-地同任务协同无人机无人车数据集

本数据集面向空地协同目标检测研究构建需求建设，旨在解决单一视角检测中"高类内方差、低类间方差"难题，为基于社会化学习的空地同任务协同进化方法提供数据支撑。数据基于空地同步采集方案产生，由大疆御Mavic Air 2、大疆Mavic 3T无人机及阿克曼独立悬挂ROS无人车搭载的RGB视觉传感器协同环绕中心目标采集：无人机以15–25m高度覆盖俯视与斜视视角,地面平台以平视视角同步环绕,保证空地视角一一对应及360°全方位覆盖。采集于2025年7月至12月在天津市校园及工业园区等典型场景,覆盖上午、正午、下午多种自然光照条件下完成。主要记录自行车、SUV、轿车、面包车、压路机、洒水车、装甲车、火炮、雷达车、士兵、坦克等16类目标的空地配对图像观测值,共计5938张(地面与空中视角各2969张),前10类分辨率为1920×1080,后6类为3840×2160,数据量约4GB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集旨在支持空地协同目标检测研究，通过无人机（15-25米高度）与无人车协同环绕采集，获取俯视、斜视和平视多视角的360°全覆盖图像，解决了单一视角的“高类内方差、低类间方差”难题。数据包含自行车、SUV、轿车、坦克等16类目标，共5938张图像（空中与地面各2969张），分辨率分为1920×1080和3840×2160两种，采集于天津市校园及工业园区典型场景，涵盖多种自然光照条件，数据总量约4GB。