无人机视觉任务主流数据集汇总
本合集整理了面向无人机视觉任务的大规模、多场景、多目标标注数据资源，涵盖地理环境、智慧城市、基础设施巡检、农业生产、公共安全与灾害监测等多个关键领域。数据主要以两种主流格式提供：适用于目标检测的 VOC/YOLO 格式与适用于像素级语义分割的 LabelMe 格式，为算法开发与模型训练提供了高度结构化的标注支持。
主要应用场景
- 地理与农业监测：包含田地、道路、森林、水体等地理要素的分割数据集，以及作物病害、杂草识别、农田农机、牛羊牲畜等农业目标的检测数据，支持精准农业与生态研究。
- 智慧城市与交通：提供丰富的城市街道场景数据，涵盖行人、车辆、交通标志、占道经营、消防通道、广告牌等目标的检测与分割，助力城市智能化管理。
- 基础设施巡检：覆盖电力线、光伏板、桥梁、铁路、风力发电机等设备的缺陷与异常检测，以及工地车辆、施工人员、物料垃圾的识别，满足工业自动化巡检需求。
- 灾害与安全监控：包含滑坡、洪水、火灾烟雾、河道垃圾、违规建筑等应急场景的检测与分割数据，同时提供了溺水人员、海上救援、军事目标等特殊任务的专项数据集。
- 红外与热成像：支持光伏板热斑、人员搜救、夜间目标检测等特殊环境下的视觉任务。
整体而言，该数据集集合规模庞大、类别多样、场景丰富，且标注格式统一，为无人机视觉技术在遥感、安防、巡检、农业、环保等行业的算法研发、模型训练与性能评估提供了坚实的数据基础。以下整理了 GitHub 仓库 drone-dataset 中收录的常用无人机数据集（已去重并修正部分格式描述）：
| 数据集名称 |
|---|
| 无人机视角路面损坏和冲刷道路滑坡预警检测数据集 VOC+YOLO 格式 579 张 4 类别 |
| 无人机视角路面损坏和冲刷道路滑坡预警识别分割数据集 labelme 格式 579 张 4 类别 |
| 无人机视角建筑损坏程度检测数据集 VOC+YOLO 格式 865 张 6 类别 |
| 无人机视角建筑损坏程度识别分割数据集 labelme 格式 865 张 6 类别 |
| 无人机视角河流水流状态水流类型识别分割数据集 labelme 格式 360 张 7 类别 |
| 无人机视角河道河岸浮木检测数据集 VOC+YOLO 格式 1345 张 1 类别 |
| 无人机视角河道河岸浮木识别分割数据集 labelme 格式 1345 张 1 类别 |
| 无人机视角风力发电机叶片缺陷识别分割数据集 labelme 格式 6153 张 7 类别 |
| 无人机视角树冠识别分割数据集 labelme 格式 1288 张 59 类别 |
| 无人机视角城市街道各种类型车辆三轮车摩托车检测数据集 VOC+YOLO 格式 1534 张 6 类别 |
| 无人机视角城市街道斑马线减速带检测数据集 VOC+YOLO 格式 6939 张 2 类别 |
| 无人机视角草坪路面垃圾检测数据集 VOC+YOLO 格式 700 张 1 类别 |
| 无人机视角铁路轨道异物石头倒树识别分割数据集 labelme 格式 1196 张 4 类别 |
| 无人机视角城市沥青道路路面损伤缺陷裂缝坑槽检测数据集 VOC+YOLO 格式 2424 张 6 类别 |
| 无人机视角种植区工棚温棚太阳能板杂物检测数据集 VOC+YOLO 格式 1668 张 8 类别 |
| 无人机视角坟墓棺椁检测数据集 VOC+YOLO 格式 237 张 2 类别 |
