固定翼无人机多模态检测数据集 | 固定翼无人机 多模态检测 红外图像 目标检测 反无人机 MMFW-UAV 9051期

固定翼无人机多模态检测数据集 | 固定翼无人机 多模态检测 红外图像 目标检测 反无人机 MMFW-UAV 9051期

数据集概述

本数据集专注于多传感器、多视角下的固定翼无人机检测，服务于低空空域感知、反无人机系统及空对空视觉任务。数据涵盖可见光与红外两种模态，采集自上而下、水平及自下而上三种空中视角，适配全天候目标检测、多模态特征融合及目标追踪等应用。

数据集核心信息

数据三要素解析

数据模态与视角

• 数据集涵盖 可见光（变焦、广角传感器）与 红外（热成像传感器）两种模态，图像在时间与空间上对齐，适用于多模态融合研究。
• 采集视角覆盖 自上而下、水平 及 自下而上 三种空中视角，模拟真实空对空遭遇场景。
• 图像拍摄于不同时段（上午/下午）与天气条件（晴天/多云），文件名中通过 T_W_NNNNNN 格式编码时段与天气信息。

目标与标注

• 数据集捕捉了 12种不同型号 的固定翼无人机，外观、尺寸、结构及稳定飞行速度（5~20 m/s）存在明显差异。
• 标注框格式支持 Pascal VOC（xml）与 MS COCO（json），适配主流目标检测框架。
• 附赠数据格式转换工具（voc2coco.py）与可视化脚本（visualization.py），便于预处理与检查。
  

应用价值

• 全天候检测：红外模态数据支持夜间或低光照条件下的无人机搜索与监视。
• 多模态融合：时空对齐的可见光与红外图像适合像素级或特征级融合研究，提升复杂环境下模型性能。
• 可扩展任务：除目标检测外，还可通过二次标注用于语义分割、姿态估计、异常检测等视觉任务。

知识普及：多模态无人机检测的价值

多模态（可见光+红外）感知是提升低空目标检测全天候适应能力的关键路径。可见光图像在白天提供丰富的纹理与颜色信息，而红外图像不依赖外部光照，可在夜间或雾霾等低能见度条件下保持有效成像。两者在时空对齐的前提下进行融合，可弥补单一模态的感知盲区，是反无人机系统、低空安防巡检的重要技术支撑。

快速开始（代码示例）

加载 VOC 格式的 XML 标注文件：

import os
import xml.etree.ElementTree as ET

# 解析单个VOC标注文件
xml_path = 'path/to/annotation.xml'
tree = ET.parse(xml_path)
root = tree.getroot()

# 读取边界框信息
for obj in root.findall('object'):
name = obj.find('name').text
bndbox = obj.find('bndbox')
xmin = int(bndbox.find('xmin').text)
ymin = int(bndbox.find('ymin').text)
xmax = int(bndbox.find('xmax').text)
ymax = int(bndbox.find('ymax').text)
print(f"类别: {name}, 边界框: ({xmin}, {ymin}, {xmax}, {ymax})")

格式转换（VOC → COCO）：

python Tools/voc2coco.py –ann_dir /path/to/annotations –ann_ids /path/to/train.txt –labels /path/to/labels.txt

标签

固定翼无人机 多模态检测 红外图像 目标检测 反无人机 MMFW-UAV 深度学习数据集 计算机视觉